Artificial intelligence model in Body Scan images for monitoring tuberculosis in a prison complex (Atena Editora)

Abstract

A tuberculose (TB) continua a ser um desafio significativo de saúde pública em todo o mundo, com a sua transmissão exacerbada por vários factores de risco, incluindo condições de saúde coexistentes e determinantes socioeconómicos, como a elevada densidade populacional, a pobreza e o alcoolismo. Este estudo enfatiza o papel crucial do rastreio e monitorização eficiente da TB, não só no fornecimento de tratamento imediato aos pacientes, mas também na redução da letalidade da doença. Respondendo à demanda do Ministério da Saúde e da Organização Mundial da Saúde por métodos de diagnóstico avançados, introduzimos uma nova abordagem utilizando o modelo Marie.AI para triagem de TB em complexos penitenciários. Esta prova de valor (POV) reaproveita imagens de varredura corporal, normalmente usadas para detecção de objetos em presidiários, como uma nova ferramenta para exames de saúde. O modelo Marie.AI, uma plataforma multimodal de inteligência artificial desenvolvida em 2020, já se mostrou eficaz no Brasil para auxiliar equipes de saúde no diagnóstico de COVID-19 e TB. Para este estudo, o modelo foi treinado em um extenso conjunto de dados de 1,5 milhão de imagens, incluindo raios X e tomografias computadorizadas de pacientes com TB, COVID-19 e outras doenças pulmonares, juntamente com dados de sintomas dos pacientes. Uma conquista significativa deste estudo foi a capacidade do modelo de distinguir entre indivíduos infectados e não infectados por TB usando imagens de varredura corporal, aproveitando seu treinamento anterior com dados de raios X e tomografia computadorizada. O modelo demonstrou excepcional precisão diagnóstica, alcançando especificidade de 87,23% e sensibilidade de 100% na identificação de casos suspeitos de TB. Estas descobertas não só destacam a versatilidade do modelo Marie.AI em ambientes não tradicionais, mas também marcam um avanço no diagnóstico precoce da TB, especialmente em ambientes de alto risco, como complexos penitenciários. Esta abordagem inovadora promete melhorar as respostas de saúde pública à TB, conduzindo a uma gestão e controlo mais eficazes da doença.