O Centro Universitário FEI e a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) aprovaram um projeto de inteligência artificial voltado ao diagnóstico da composição de cálculos renais. A proposta busca reduzir erros e o tempo necessário para identificar o tipo de pedra, informação importante para definir o tratamento e diminuir as chances de reincidência.
Atualmente, a análise detalhada pode depender de exames caros e demorados ou ser feita somente depois da retirada cirúrgica do cálculo. A pesquisa pretende cruzar dados clínicos com imagens de tomografia de forma instantânea, permitindo uma avaliação mais rápida.
O projeto foi selecionado na Chamada Primeiros Projetos, iniciativa da FAPESP destinada a apoiar a primeira pesquisa científica liderada por pesquisadores com vínculo em São Paulo que ainda não tenham comandado auxílios regulares da fundação. Foram escolhidas 85 propostas entre mais de 300 inscritas. A FEI ficou entre as seis instituições contempladas no Grande ABC.
A coordenação é da professora doutora Leila Bergamasco, responsável pelos cursos de Ciência da Computação e de Ciência de Dados e Inteligência Artificial da FEI. Segundo ela, a aprovação dá continuidade a uma linha de pesquisa iniciada em 2022 e permitirá a formação de uma equipe com colaboração da FEI, do Hospital Universitário da USP (HU-USP), da University of Alabama, nos Estados Unidos, e da Universidade de Göttingen, na Alemanha.
A fase inicial já está em andamento e envolve a estruturação da base de dados, o envio do projeto ao Comitê de Ética em Pesquisa do HU-USP e a coleta de informações clínicas, espectrográficas e de imagens de tomografia computadorizada no hospital parceiro. A equipe também usa algoritmos de IA para extrair automaticamente características dos cálculos nas imagens médicas.
As informações reunidas serão usadas no desenvolvimento de uma arquitetura de fusão de dados e de um sistema de recomendação terapêutica. Ao final, a pesquisa prevê um protótipo capaz de gerar laudos médicos automaticamente para uso no atendimento hospitalar.
