Aplicativo com inteligência artificial está sendo desenvolvido para detectar tuberculose no Quênia

- Pesquisadores no Quênia estão desenvolvendo um aplicativo baseado em inteligência artificial para detectar tuberculose por meio da análise de sons de tosse.
- O aplicativo tem como objetivo acelerar o diagnóstico da tuberculose, reduzindo potencialmente as taxas de transmissão dentro das comunidades.
- Apesar dos resultados promissores, o aplicativo precisa de mais aprimoramentos para atender aos padrões de precisão da OMS.
Numa iniciativa radical, cientistas do Instituto de Pesquisa Médica do Quênia (KEMRI) estão liderando a invenção proativa de um aplicativo computadorizado onde a inteligência artificial (IA) pode diagnosticar tuberculose (TB) e outras doenças respiratórias. O projeto será liderado pelo Dr. Videlis Nduba e seus colegas profissionais de saúde, que estão empenhados em revolucionar a tecnologia na área da saúde. Isso pode impactar positivamente os resultados do diagnóstico e tratamento de casos de TB.
Abordagem inovadora para o diagnóstico da tuberculose
No KEMRI, os pesquisadores se dedicam à coleta paciente de amostras de tosse de pessoas com e sem doenças do sistema respiratório, incluindo casos de tuberculose. Em seguida, analisam o som da tosse captado por dispositivos científicos, como microfones de smartphones. O software foi desenvolvido para diferenciar tosses que desaparecem sem tuberculose daquelas com infecção por tuberculose, por meio de uma abordagem de aprendizado de máquina baseada na ResNet 18, uma tecnologia pioneira da Universidade de Washington.
O Dr. Nduba defende a confirmação rigorosa do diagnóstico de tuberculose e seu profundo impacto no tratamento da doença. O problema é que, atualmente, o tempo entre o aparecimento dos sintomas e o diagnóstico varia de vários meses a um ano, e pacientes com a doença podem continuar infectando outras pessoas enquanto a infecção permanece assintomática. O aplicativo de inteligência artificial detecta casos de tuberculose rapidamente; assim, os pacientes recebem tratamento imediato, contribuindo significativamente para a redução da taxa de transmissão.
Em busca de precisão e aprovação regulatória
Contudo, mesmo em fase inicial, o sistema já se mostrou eficaz e ainda aguarda aprovação da Organização Mundial da Saúde (OMS). Segundo a OMS, pelo menos 90% das infecções por tuberculose devem ser detectadas e pelo menos 80% da probabilidade de se ter tuberculose deve ser descartada.
A implementação do projeto-piloto resultou na detecção de 80% dos casos de tuberculose e numa taxa de 70% de exclusão da doença da lista de possíveis causas, sendo necessário, portanto, o aprimoramento da tecnologia em consonância com as recomendações da OMS.
Johnson Munori, ex-paciente de tuberculose, participou de um tratamento de imunoterapia. Em contraste, este último se baseia na medicina molecular, na qual os medicamentos anticancerígenos são projetados com base em mutações. Assim, a eficácia desses dois tratamentos varia dependendo de fatores como tipo de tumor, estágio e modo de administração. Sua experiência enfatiza o papel da abordagem criativa como chave para fornecer soluções realistas para o combate de doenças infecciosas.
A inteligência artificial (IA) é um fator em rápida ascensão e cada vez mais presente na área da saúde. Segundo Jarim Omogi, especialista em saúde pública da Universidade Internacional Amref, ela pode agilizar o atendimento aos pacientes. O apelo de Omogi por tratamentos mais acessíveis e com melhor custo-benefício, considerando a importância da IA, é revelador, e a necessidade de dados em tempo real demonstra da IA na prática da saúde.
O projeto, financiado pelos Institutos Nacionais de Saúde (NIH), tem como objetivo provocar uma mudança paradigmática no diagnóstico da tuberculose, impactando positivamente o manejo da doença. No entanto, essa ferramenta de comunicação ainda não recebeu aprovação regulatória, o que evidencia a importância de uma avaliaçãodente da implementação das normas vigentes antes de sua utilização.
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Brian Koome
Brian Koome tem mais de sete anos de experiência em reportagens sobre blockchain e criptomoedas, atuando no setor desde 2017. Ele contribuiu para publicações de destaque, incluindo o BlockToday.com. Além disso, desenvolveu o curso Ethereum 101 para o BitDegree.org antes de se juntar ao Cryptopolitan como redator em tempo integral. Brian escreve guias permanentes (EGs), análises aprofundadas, entrevistas e análises de preços. Seu foco em DeFi, inovação em blockchain e projetos cripto emergentes encanta os leitores.
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