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por equipe EUROHub, centro de geração e disseminação do saber científico da EUROIMMUN Brasil
Centenas — às vezes milhares — de testes de imunofluorescência indireta são feitos diariamente no laboratório de imunologia e, felizmente, grande parte deles terá um resultado negativo não-reagente. Porém, para o restante dos exames, é preciso dedicar tempo e conhecimento especializado para uma análise mais aprofundada até a correta confirmação de padrões nas células. Separar os testes normais daqueles suspeitos de positividade é certamente uma das melhores formas de aumentar a eficiência na rotina laboratorial. E é exatamente isso o que a inteligência artificial pode fazer dentro da medicina diagnóstica.
A tecnologia, mais do que ser a bola da vez, tem trazido um ganho de produtividade importante para os laboratórios brasileiros, pela maior rapidez na liberação de resultados reagentes e não-reagentes e também pela sugestão de padrões celulares. “A tecnologia garante maior agilidade para grandes volumes de exames e permite que o profissional que analisa os testes de imunofluorescência indireta, que é altamente especializado, possa concentrar a atenção nos casos de resultados reagentes, enquanto que os negativos a tecnologia consegue agrupá-los com bastante precisão”, descreve Robynson Silva, analista de TI na EUROIMMUN Brasil.
Para fazer isso, é preciso que um software, como o EUROLabOffice 4.0, esteja instalado no sistema de microscopia, junto a um classificador. É assim, com todo esse conjunto operando, que é possível avaliar as imagens a partir da inteligência artificial com alta eficiência, como explica Thiago Fukuda, especialista de aplicação da EUROIMMUN Brasil que trabalha com doença autoimune desde 2011: “A assertividade da inteligência artificial em separar resultados reagentes de não-reagentes é de mais de 90% entre os resultados negativos sugeridos e, dentre os reagentes, a tecnologia ainda consegue detectar alguns padrões de estruturas celulares para sugerir ao especialista.”
Isso é bastante útil em certos testes, como o kit de imunofluorescência indireta Hep-2, por exemplo, em que existem mais de 30 padrões possíveis e cujo diferencial entre eles exige um treinamento atento do especialista. Isso não significa, no entanto, que o software faça uma liberação do resultado automática, ao contrário: “O que esse classificador do software faz é dar um direcionamento ao analista para facilitar a leitura de padrões. Mas é o profissional quem visualiza um a um os resultados e autoriza a liberação, até mesmo dos exames não-reagentes”, enfatiza Fukuda.
A inteligência artificial detecta e sugere diferentes tipos de padrões em exames de imunofluorescência indireta, como o Hep-2. E a ideia é que, com o tempo de uso, ela consiga aumentar mais esse número
Outra vantagem da inteligência artificial é que ela também aponta diferentes intensidades de fluorescências nos exames, sugerindo possibilidades de diluição para que o especialista consiga entender melhor se o padrão encontrado é o correto ou não. “O sistema sugere o número de vezes que a amostra deve ser diluída para que seja possível clarear melhor alguns resultados. Isso é importante especialmente para exames que tenham muitos autoanticorpos dentro da célula e nos quais é difícil identificar o tipo de padrão, se é pontilhado fino ou grosso, por exemplo. E isso, claro, facilita o gerenciamento de custos e de tempo do laboratório, pois evita erros na diluição”, descreve Fukuda.
“É importante dizer que todo o aprendizado da máquina acontece em um ambiente controlado de desenvolvimento, na matriz da EUROIMMUN, onde um grande volume de dados de doenças autoimunes provenientes do consenso internacional de Hep-2 é colocado no sistema para que seja possível encontrar o maior número de padrões. Isso significa que, mesmo depois da implantação, os dados dos pacientes não serão usados para a melhoria dessa tecnologia, respeitando as leis de proteção de dados e de privacidade”, diz Silva
A EUROIMMUN atua há mais de 30 anos com testes de imunofluorescência indireta e durante todo esse tempo reuniu dados e informações relevantes para o diagnóstico de doenças autoimunes. “Além disso, certas demandas típicas do Brasil instigam os cientistas de dados a melhorar cada vez mais a inteligência artificial e a automação de alguns exames”, complementa Silva.
O uso da inteligência artificial na rotina da imunologia, no entanto, não é exclusivo dos grandes laboratórios. Por auxiliar na sugestão de padrões e por aumentar a velocidade de liberação de resultados, é muito útil em laboratórios de médio e pequeno porte também
Além do kit de imunofluorescência Hep-2, outros testes de doenças autoimunes usam a inteligência artificial, como o kit para a detecção de anticorpos anti-citoplasma de neutrófilos (ANCA), Crithidia luciliae para anti-dsDNA, Aquaporina 4 (AQP4) e outros que buscam autoanticorpos associados a doenças hepáticas.
