AICovid

O Sistema de Detecção de COVID-19, denominado AICovid, é um projeto inovador que utiliza Inteligência Artificial para auxiliar o sistema de saúde no diagnóstico da COVID-19. Este projeto é caracterizado pela sua fácil utilização, eficiência no tempo de resposta e alta eficácia nos resultados.

Objetivo do Projeto

Nosso objetivo é disponibilizar uma ferramenta que contribua significativamente para o sistema público de saúde no enfrentamento da pandemia de COVID-19 e outras doenças respiratórias. A dificuldade de realizar testagens em massa é um problema global, resultando em dados distorcidos que prejudicam a tomada de decisão por parte das autoridades. Sistemas como o AICovid podem ajudar a gerar estatísticas mais confiáveis e a organizar o atendimento diante do avanço da pandemia.

Módulos

O projeto AICovid é composto por diversos módulos que trabalham em conjunto para fornecer uma ferramenta eficiente e precisa no diagnóstico de COVID-19. Cada módulo tem uma função específica e crucial para o funcionamento do sistema:

• Módulo de Diagnóstico de COVID-19 permite que os usuários insiram sintomas e radiografias P.A. de tórax para calcular a probabilidade de infecção por COVID-19.
• Módulo de Aprendizado utiliza técnicas de inteligência artificial, como redes neurais convolucionais e teoria bayesiana, para melhorar a precisão do diagnóstico.
• Módulo de Previsão gera a probabilidade de infecção com base nas informações demográficas, dados clínicos e análise de radiografias.
• Módulo de Radiografia avalia as radiografias enviadas pelos usuários, identificando indicativos médicos relevantes.
• Módulo de Visão Computacional realiza a análise das imagens para verificar se são radiografias P.A. de tórax, contribuindo para a precisão do diagnóstico.
• Área Administrativa gerencia a curadoria dos dados, permitindo a remoção de inconsistências e o gerenciamento de usuários e permissões.

Esses módulos integrados garantem uma abordagem robusta e confiável no apoio ao diagnóstico da COVID-19, facilitando a tomada de decisões rápidas e informadas no sistema de saúde.

Módulo de Previsão

Os usuários inserem seus sintomas dos últimos 15 dias na plataforma, que calcula a probabilidade de infecção. Se a probabilidade for superior a 70%, é considerada elevada; entre 50% e 70%, média; e inferior a 50%, baixa. Radiografias P.A. de tórax podem ser adicionadas para melhorar a precisão do diagnóstico, avaliando indicativos como mediastino alargado, opacidade pulmonar, e outros.

Módulo de Aprendizado

A figura abaixo exemplifica o modelo de aprendizado que será implementado. Este módulo é responsável pela criação de modelos matemáticos-computacionais de IA para suporte ao diagnóstico. Utiliza redes neurais convolucionais e ferramentas da teoria bayesiana, além de técnicas de visão computacional para análise de imagens. O usuário insere sintomas dos últimos 15 dias e, se disponível, uma radiografia P.A. de tórax, para melhorar a estimativa de probabilidade e avaliar diversos indicativos médicos.

Arquitetura da Solução

Os modelos matemáticos foram implementados em Python e Julia, enquanto o sistema foi desenvolvido em Javascript. Utilizando a arquitetura de software orientado a serviço (SOA) com o protocolo REST.