Novo microscópio de alta tecnologia usando IA detecta com sucesso a malária em viajantes que retornam

A cada ano, mais de 200 milhões de pessoas adoecem com malária e mais de meio milhão dessas infecções levam à morte. A Organização Mundial da Saúde recomenda o diagnóstico baseado em parasita antes de iniciar o tratamento para a doença causada por parasitas Plasmodium. Existem vários métodos de diagnóstico, incluindo microscopia de luz convencional, testes de diagnóstico rápido e PCR.

O padrão para o diagnóstico da malária, no entanto, continua sendo a microscopia de luz manual, durante a qual um especialista examina esfregaços de sangue com um microscópio para confirmar a presença de parasitas da malária. No entanto, a precisão dos resultados depende criticamente das habilidades do microscopista e pode ser prejudicada pela fadiga causada pelas cargas de trabalho excessivas dos profissionais que realizam os testes.

Agora, escrevendo em Fronteiras na maláriauma equipe internacional de pesquisadores avaliou se um sistema totalmente automatizado, combinando software de detecção de IA e um microscópio automatizado, pode diagnosticar a malária com precisão clinicamente útil.

“Com uma taxa de precisão diagnóstica de 88% em relação aos microscopistas, o sistema de IA identificou os parasitas da malária quase tão bem quanto os especialistas”, disse a Dra. Roxanne Rees-Channer, pesquisadora do Hospital de Doenças Tropicais da UCLH, nos Estados Unidos. Reino Unido, onde o estudo foi realizado. “Este nível de desempenho em um ambiente clínico é uma grande conquista para os algoritmos de IA direcionados à malária. Ele indica que o sistema pode, de fato, ser uma ferramenta clinicamente útil para o diagnóstico da malária em ambientes apropriados.”

IA oferece diagnóstico preciso

Os pesquisadores coletaram mais de 1.200 amostras de sangue de viajantes que retornaram ao Reino Unido de países endêmicos da malária. O estudo testou a precisão da IA ​​e do sistema de microscópio automatizado em um ambiente clínico real sob condições ideais.

Eles avaliaram as amostras usando microscopia de luz manual e o sistema AI-microscópio. À mão, 113 amostras foram diagnosticadas como positivas para o parasita da malária, enquanto o sistema AI identificou corretamente 99 amostras como positivas, o que corresponde a uma taxa de precisão de 88%.

“A IA para medicina geralmente publica resultados preliminares otimistas em conjuntos de dados internos, mas depois falha em ambientes clínicos reais. Este estudo avaliou independentemente se o sistema de IA poderia ter sucesso em um verdadeiro caso de uso clínico”, disse Rees-Channer, que também é o líder autor do estudo.

Automatizado vs. manual

O sistema de diagnóstico de malária totalmente automatizado que os pesquisadores testaram inclui hardware e software. Uma plataforma de microscopia automatizada escaneia os esfregaços de sangue e os algoritmos de detecção da malária processam a imagem para detectar parasitas e a quantidade presente.

O diagnóstico automatizado da malária tem vários benefícios potenciais, apontaram os cientistas. “Mesmo microscopistas experientes podem ficar cansados ​​e cometer erros, especialmente sob uma carga de trabalho pesada”, explicou Rees-Channer. “O diagnóstico automatizado da malária usando IA pode reduzir esse fardo para os microscopistas e, assim, aumentar a carga viável de pacientes”. Além disso, esses sistemas fornecem resultados reprodutíveis e podem ser amplamente implantados, escreveram os cientistas.

Apesar da taxa de precisão de 88%, o sistema automatizado também identificou falsamente 122 amostras como positivas, o que pode levar os pacientes a receber medicamentos antimaláricos desnecessários. “O software AI ainda não é tão preciso quanto um microscopista especialista. Este estudo representa um ponto de dados promissor, em vez de uma prova decisiva de adequação”, concluiu Rees-Channer.