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Engenharia possibilita diagnóstico mais eficiente da Tuberculose

O projeto Neural TB é uma ação conjunta entre o Laboratório de Processamento de sinais, do Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa em Engenharia (LPS – Coppe/UFRJ), e a Faculdade de Medicina (FM/UFRJ). A equipe é formada por professores e pesquisadores das áreas médica e tecnológica, além de alunos de Graduação. O coordenador é o professor José Manoel de Seixas, do Departamento de Engenharia Eletrônica e de Computação da Escola Politécnica (Poli/UFRJ) e do Programa de Engenharia Elétrica (PEE) da Coppe. Os professores da Medicina que compõe a equipe são Afrânio Kritski e Fernanda Carvalho Mello.

 O projeto Neural TB é uma ação conjunta entre o Laboratório de Processamento de sinais, do Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa em Engenharia (LPS – Coppe/UFRJ), e a Faculdade de Medicina (FM/UFRJ). A equipe é formada por professores e pesquisadores das áreas médica e tecnológica, além de alunos de Graduação. O coordenador é o professor José Manoel de Seixas, do Departamento de Engenharia Eletrônica e de Computação da Escola Politécnica (Poli/UFRJ) e do Programa de Engenharia Elétrica (PEE) da Coppe. Os professores da Medicina que compõe a equipe são Afrânio Kritski e Fernanda Carvalho Mello.

Funcionamento

O Neural TB é um software que oferece uma interface fácil e eficiente com seus usuários. Ao entrar no sistema, que pode ser acessado via Web ( http://www.lps.ufrj.br/~neuraltb/), o usuário deve preencher um formulário HTML com as informações (sintomas) sobre o paciente a ser analisado.

– As informações são validadas e, em seguida, alimentam o sistema neural. Este, ao ser executado, calcula a probabilidade do paciente ter ou não a tuberculose pulmonar paucibacilar, além de identificar como o paciente se situa no universo de informações disponíveis na base de dados -, explica Carmen Maidantchik, pesquisadora do PEE da Coppe, membro da equipe do projeto.

Após esse processo, uma imagem que simula um sinal de trânsito é gerada: os grupos de baixo, médio e alto risco são representados, respectivamente, pelas cores verde, amarela e vermelha. Quanto mais próximo do centro de um grupo estiver o paciente, maior é a chance dele pertencer ao grupo.

O resultado da probabilidade do paciente estar ou não doente é apresentado sob a forma de texto, junto às informações preenchidas no formulário de entrada. Além disso, o sistema poderá fornecer novas tendências de caracterização da doença ou informações específicas inerentes a um grupo de pacientes que esteja sob análise.

Modelos estatísticos adequados, relacionados às informações dos pacientes, apóiam os médicos em sua difícil tarefa do diagnóstico. Portanto, o sistema serve de apoio para tomadas de decisões clínicas mais adequadas ao tratamento de cada doente.

A equipe responsável pelo projeto aponta que, como sistema computacional, esta proposta é pioneira, tendo como origem a tese de doutorado intitulada ‘Redes Neurais e Árvores de Classificação Aplicadas ao Diagnóstico da Tuberculose Pulmonar Paucibacilar’, de Alcione Miranda dos Santos, defendida em 2003 pelo Programa de Engenharia de Produção da Coppe, sob orientação do professor Basílio de Bragança Pereira. "A idéia é implantar o sistema, até o final desse ano, em alguns Postos de Saúde e no Hospital Universitário Clementino Fraga Filho (HUCFF)", informa a equipe.

Saúde e avanços no diagnóstico

Estima-se que 10 milhões de novos casos de pessoas infectadas pela Tuberculose irão surgir a cada ano, a partir de 2010. A co-infecção da doença pelo Vírus da Imunodeficiência Humana (HIV) contribuiu para o aumento do número de tuberculosos e da mortalidade em muitos países.

De acordo com dados da Organização Mundial da Saúde (OMS), o Mycobacterium tuberculosis (ou bacilo de Koch), agente causador da tuberculose, está presente em dois terços da população. A infecção ocorre através do ar, e a bactéria causadora da doença pode atingir vários órgãos do corpo, em especial os pulmões.
Geralmente, a tuberculose pulmonar é detectada nos pacientes através de testes diagnósticos – como baciloscopia e cultura, em caso de presença de expectoração – ou com base em sintomas relatados, achados radiológicos, entre outros testes laboratoriais.

No entanto, a sensibilidade (capacidade de classificar pacientes que apresentem a doença) da baciloscopia, por exemplo, é baixa (em torno de 50%), apesar de ser um teste simples e seguro. A cultura é um método mais sensível de diagnóstico (cerca de 80%), porém mais demorado – o resultado leva de quatro a seis semanas para ficar pronto – e caro, ficando restrito a centros de pesquisa e referência na área de saúde.

– Durante este período de espera pelo resultado, o paciente infectado, se não for submetido a tratamento apropriado, pode transmitir o bacilo -, declara a equipe do projeto Neural TB, chamando a atenção para a importância de um diagnóstico rápido e sensível.

O sistema Neural TB é uma maneira de apoiar o diagnóstico da tuberculose, combinando seus modelos probabilísticos – desenvolvidos com base em dados qualificados – com os testes diagnósticos tradicionais acima citados. "Esses modelos atuariam como um sistema de apoio ao diagnóstico, podendo orientar o médico no tratamento dos pacientes, em especial, nos locais com carência de recursos laboratoriais, tais como comunidades carentes, presídios e albergues", conclui equipe.