A Philips estabeleceu parceria com o INLAB (Laboratório de Inteligência Artificial do Núcleo de Inovação Tecnológica do Inova HCFMUSP), a Fundação CERTI e a agência sueca Vinnova para desenvolver o Projeto AIR. A iniciativa visa aplicar inteligência artificial no diagnóstico de doenças pulmonares intersticiais, como a fibrose, atendendo pacientes do Sistema Único de Saúde e da rede privada.
O projeto integra academia, setor privado e governo, combinando pesquisa clínica e desenvolvimento tecnológico para criar soluções de diagnóstico e acompanhamento de condições pulmonares.
André Duprat, Country Leader na Philips Brasil, afirma que a parceria reúne excelência acadêmica, capacidade tecnológica e visão internacional para desenvolver soluções para os pacientes.
A iniciativa conta com apoio da Vinnova, promovendo cooperação entre Brasil e Suécia. A Fundação CERTI será responsável por parte do desenvolvimento técnico e integração da solução.
“A integração entre indústria, universidade e instituições de pesquisa é essencial para gerar soluções de alto impacto. Esse projeto é um marco para a saúde digital no Brasil e uma referência de inovação aberta no ecossistema global,” destaca Marco Antônio Bego, Diretor Executivo INRAD e INOVA HC, Fundação Faculdade de Medicina.
Aplicação da tecnologia
O algoritmo utilizará imagens de tomografia computadorizada e aprendizado de máquina para auxiliar médicos na detecção e monitoramento de doenças pulmonares. A validação clínica seguirá protocolos do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP.
As doenças respiratórias crônicas representam uma das principais causas de internação hospitalar e mortalidade. A falta de ferramentas preditivas precisas, combinada com a sobrecarga dos serviços de saúde, contribui para diagnósticos tardios e tratamentos menos eficazes.
Funcionalidades e potenciais resultados
A tecnologia em desenvolvimento permitirá:
- Análise da progressão da doença com base em imagens e dados clínicos
- Quantificação automatizada de alterações pulmonares
- Identificação precoce de necessidades de intervenção terapêutica
Os possíveis benefícios incluem diagnóstico mais precoce e plano terapêutico personalizado para pacientes; apoio à tomada de decisão para profissionais de saúde; e potencial redução de custos relacionados a hospitalizações para o sistema de saúde.
Metodologia do projeto
O projeto AIR terá duração de 15 meses, com as seguintes etapas:
- Coleta e análise de dados de exames radiológicos
- Desenvolvimento e treinamento de algoritmos
- Testes e validação por especialistas
- Implementação e avaliação no ambiente hospitalar
Dr. Marcio Biczyk, Diretor Técnico do INLAB, observa que o projeto representa um avanço em pesquisa e inovação em IA aplicada à saúde, combinando conhecimento universitário e industrial.
Após as fases de desenvolvimento e teste, os resultados do projeto serão divulgados por meio de publicações científicas e eventos.
Leia mais sobre inovação na saúde:
Unimed Fesp investe R$ 10 mi em interoperabilidade de dados clínicos
O novo papel do líder de saúde na era da inteligência de dados
Inovação Aberta da Dasa gera ganho de mais de R$ 26 milhões em um ano