Ultrassom portátil e algoritmo de Inteligência Artificial facilitam diagnóstico de tuberculose na África Subsaariana
Dispositivo de ultrassom portátil acoplado a smartphone e algoritmo de Inteligência Artificial viabilizam triagem de tuberculose no local de atendimento

Dra. Véronique Suttels, EPFL

Dra. Véronique Suttels realiza ultrassom conectado a smartphone em paciente sintomático em Benim

13 de junho de 2025, 16:57

Fonte

Tanya Petersen, EPFL

Publicação Original

Escola Politécnica Federal de Lausanne

Áreas

Assistência Social, Atenção Primária, Ciência de Dados, Computação, Engenharia Biomédica, Epidemiologia, Física Médica, Imagens Médicas, Medicina, Modelagem Matemática, Patologia, Pneumologia, Processamento de Imagens

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Resumo

Na Suíça, pesquisadores desenvolveram uma nova ferramenta baseada em ultrassom portátil acoplado a um smartphone e inteligência artificial que pode fazer a triagem da tuberculose no local de atendimento, obedecendo à precisão diagnóstica preconizada pela Organização Mundial da Saúde (OMS).

Foi realizado um amplo estudo de coorte de diagnóstico em Benim, na África Subsaariana, cujos bons resultados já levaram à criação de um consórcio global de dez instituições de saúde e pesquisa que, durante 5 anos, irá refinar o algoritmo e desenvolver um aplicativo de fácil utilização, começando em Benim, Mali e África do Sul.

O novo modelo de IA para facilitar o diagnóstico da tuberculose ficará disponível em acesso aberto.

Atualmente, apesar de ser prevenível e tratável, a tuberculose ainda causa cerca de 1,3 milhão de mortes todos os anos e é a segunda principal causa de morte na África Subsaariana.

A falta de exames adequados para diagnosticar e tratar a tuberculose na atenção primária à saúde, como radiografias de tórax, contribui significativamente para esse problema.

Para ajudar a resolver esse problema, o Laboratório de Saúde Global Inteligente e Tecnologias Humanitárias (LiGHT) da Escola Politécnica Federal de Lausanne (EPFL), na Suíça, em parceria com o Departamento de Doenças Infecciosas do Hospital Universitário de Lausanne (CHUV), liderou o desenvolvimento de uma nova ferramenta de triagem altamente sensível chamada ULTR-AI (Reconhecimento de Tuberculose por Ultrassom usando Inteligência Artificial).

Apresentada recentemente em uma conferência em Viena, na Áustria, a tecnologia atende e excede os requisitos de precisão diagnóstica da Organização Mundial da Saúde (OMS) para um teste de triagem de tuberculose no local de atendimento. Também participaram do estudo pesquisadores da Universidade de Lausanne, na Suíça; da Universidade Yale, nos EUA; da Universidade de Abomey-Calavi, no Benim e da Universidade Witwatersrand, na África do Sul.

Liderando a parte de Inteligência Artificial no projeto, pesquisadores da EPFL desenvolveram o novo algoritmo compatível com dispositivos de ultrassom portáteis que podem ser conectados a um simples smartphone para avaliar automaticamente as imagens de ultrassom e detectar se o paciente tem tuberculose.

“A força desta ferramenta revolucionária reside não apenas na sua acessibilidade e baixo custo, mas também no fato de atender aos rigorosos padrões estabelecidos pela Organização Mundial da Saúde para a triagem da tuberculose”, destacou a professora Dra. Mary-Anne Hartley, que lidera o Laboratório LiGHT.

Este projeto é um grande primeiro passo para um diagnóstico de tuberculose mais portátil e acessível, melhorando o acesso aos cuidados e reduzindo os custos associados ao tratamento tardio da doença. Pesquisas futuras sobre ultrassom pulmonar com IA devem priorizar modalidades de imagem projetadas para usuários finais, explorando barreiras à adoção da tecnologia, enfrentando desafios no fluxo de trabalho e — crucialmente de uma perspectiva clínica — garantindo treinamento contínuo e de alta qualidade em ultrassom no ponto de atendimento

Dra. Véronique Suttels

“Uma das maiores barreiras para a implantação desses novos ultrassons portáteis em ambientes onde são mais necessários é que a interpretação do ultrassom exige muito treinamento e habilidades especializadas, o que muitas vezes não está disponível para os profissionais de saúde da linha de frente”, explicou a professora Dra. Noémie Boillat-Blanco, médica do Departamento de Doenças Infecciosas do CHUV e colaboradora do projeto. “O algoritmo aumenta o desempenho da leitura de imagens, preenchendo essa grande lacuna rumo à implementação generalizada”.

A Dra. Noémie  Boillat-Blanco e sua colega Dra. Véronique Suttels lideraram um amplo estudo de coorte de diagnóstico em Benim, utilizando o algoritmo em dispositivos portáteis de ultrassom. “Quando um paciente apresenta sintomas, o algoritmo de ultrassom pode detectar rapidamente a probabilidade de tuberculose. Outra vantagem é que, uma vez descartada a tuberculose, patologias como pneumonia ou doença cardiovascular podem ser identificadas com este dispositivo”, explicou a pesquisadora.

Após o sucesso do projeto, um consórcio global de dez instituições de saúde e pesquisa recebeu € 10 milhões (cerca de R$ 64 milhões) para, durante 5 anos, desenvolver ainda mais o algoritmo em um aplicativo de fácil utilização, começando em Benin, Mali e África do Sul.

A Dra. Véronique Suttels se juntará à EPFL para assumir a liderança científica geral do projeto daqui para frente, que incluirá 3.000 pacientes adultos para validar o uso da ULTR-AI na triagem e no tratamento da tuberculose.

O novo desenvolvimento contará com especialistas de diversas áreas, incluindo infectologia, pesquisa clínica, diagnóstico médico, ciência de dados, ciência da computação, ciências sociais, economia e política de saúde, e o novo modelo de IA terá acesso aberto.

Em suas publicações, o Portal SciAdvances tem o único objetivo de divulgação científica, tecnológica ou de informações comerciais para disseminar conhecimento. Nenhuma publicação do Portal SciAdvances tem o objetivo de aconselhamento, diagnóstico, tratamento médico ou de substituição de qualquer profissional da área da saúde. Consulte sempre um profissional de saúde qualificado para a devida orientação, medicação ou tratamento, que seja compatível com suas necessidades específicas.

Autores/Pesquisadores Citados

Dra. Mary-Anne Hartley

Líder do Laboratório de Saúde Global Inteligente e Tecnologias Humanitárias (LiGHT) da Escola Politécnica Federal de Lausanne (EPFL)

Dra. Noémie Boillat-Blanco

Médica do Departamento de Doenças Infecciosas do Hospital Universitário de Lausanne (CHUV)

Dra. Véronique Suttels

Médica do Hospital Universitário de Lausanne (CHUV)

Mais Informações

Acesse o artigo publicado na forma de pré-impressão na plataforma SSRN (sem revisão por pares) (em inglês).

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