Equipe Trekkers levou o 1º lugar com um classificador de Raio X de pulmão

Quatro soluções inovadoras com potencial para contribuir no enfrentamento da pandemia de Covid-19 venceram o Hackcovid-19. O hackaton reuniu 983 participantes em uma “maratona virtual” de programação focada em criar soluções para os impactos da pandemia, entre os dias 15 e 17 de maio. A iniciativa é do Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas, da Fundação Oswaldo Cruz e do Laboratório Nacional de Computação Científica, com apoio do PNUD.

A escolha dos vencedores, dentre 82 propostas enviadas, foi feita por uma comissão julgadora de 12 pessoas, considerando os critérios de criatividade, aplicabilidade da solução, apresentação do pitch (resumo do projeto para possíveis investidores), disruptividade da inovação e viabilidade tecnológica. A assistente de programa do PNUD Brasil Aline Santana foi a representante da instituição no comitê de avaliação. “Cada membro da comissão avaliou os cinco critérios para cada uma das iniciativas, e uma plataforma fez a média das notas e gerou o ranking. Foi uma tarefa difícil: muitas das soluções eram ideias simples, mas bem executadas e capazes de fazer a diferença”, explica.

O PNUD apoiou as diferentes etapas do Hackovid-19, desde a disseminação da chamada pública até a publicização das propostas vencedoras, passando pela ativação e monitoria de iniciativas e a colaboração técnica com seu comitê de seleção. “O PNUD foi parceiro por acreditar no grande potencial das ações colaborativas. O Hackovid-19 é um poderoso exemplo de como ações nesse formato podem gerar soluções voltadas à promoção do desenvolvimento”, destaca a coordenadora da Unidade de Governança e Justiça para o Desenvolvimento do PNUD no Brasil, Moema Freire.

Abaixo, você conhece em detalhes as propostas de cada um dos vencedores do troféu #CientistasPelaVida, três deles na categoria geral e um na categoria computacional.

Trekkers: classificador de Raio X de pulmão (1º lugar);

Formada pelos alunos de mestrado em Bioinformática da Universidade Federal do Paraná (UFPR), a equipe Trekkers escolheu o desafio “Inteligência Artificial e Ciência de dados para apoio à decisão clínica” e criou um sistema de classificação e reconhecimento de imagens de Raio X do pulmão para facilitar o diagnóstico de pacientes infectados pelo novo coronavírus.

Cientes do fato de que o Raio X é um exame mais acessível do que as tomografias (essas, por sua vez, são mais precisas para detectar doenças pulmonares), a equipe propôs a construção de uma rede classificatória de imagens para auxiliar o diagnóstico.

“Se fosse possível utilizar imagens de Raio X para um indicativo da COVID-19, isso permitiria acelerar o diagnóstico, antecipar o tratamento e evitar maior contágio. Por esse motivo, a equipe propõe a construção de uma rede classificatória de imagens de radiografias nas classes “normal”, "COVID" e “outras doenças”, como um auxiliar na identificação de doenças pulmonares”, diz o texto enviado para a candidatura do time.

Hackcovid à Vera (2º lugar)

Vice-campeã, a proposta Hackcovid à Vera foi idealizada por alunos de pós-graduação de diferentes áreas: computação, matemática, física e administração que atuam em projetos voltados para ciência de dados. O objetivo é combater fake news e boatos que circulam pela internet de forma precisa e automática.

Durante a pandemia, as informações falsas tornam-se especialmente perigosas: ao gerar desinformação, podem levar ao uso inadequado de medicamentos sem prescrição médica, por exemplo.

“Hoje em dia, temos uma variedade de APIs disponíveis para checagem de semântica do texto, pesquisas científicas na área de linguagem e mineração de texto. Vera nasce justamente para automatizar a utilização dessas APIs e métodos, ou seja, ela vai unir as medidas já existentes de combate a fake news e facilitar o uso para o usuário comum”, diz a página de candidatura do projeto.

Dra. June (3º lugar)

O terceiro colocado foi o chatbot Dra June, inspirado na cientista June Almeida, que identificou o primeiro coronavírus humano em 1964. A ferramenta é um meio de comunicação acessível, inclusivo e popular, de interface simples, capaz de orientar pessoas vulneráveis e auxiliar a vigilância em saúde na tomada de decisão acerca dos eventos da pandemia.

Quando entra em contato com a interface Dra. June, o usuário “conversa” com um robô programado para atendimento primário de pessoas com sintomas da COVID-19. Ele dá orientações de cuidados básicos domiciliares ou indica o posto de saúde ou rede hospitalar de referência mais próximos. O diálogo é feito via WhatsApp, por texto ou voz, e é programado para avisar às lideranças comunitárias e órgãos de saúde pública sobre os novos focos da doença detectados.

Coviseg (categoria especial #CientistasPelaVida - Computação)

A proposta vencedora da categoria computação é um software que segmenta imagens de tomografia computadorizada (TC) para ajudar diagnósticos clínicos como derrame pleural, opacificação e consolidação em vidro fosco.

A TC é uma das formas de detectar o coronavírus em pacientes. “Nos últimos anos, temos visto uma revolução no uso de Inteligência Artificial na Medicina, portanto buscamos aplicar métodos de Inteligência Artificial para segmentar as áreas de interesse para que os profissionais de saúde possam avaliar com maior detalhe”, explicam os autores da proposta na candidatura enviada.

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