A análise de imagens de interesse em saúde com Deep Learning não se limita ao uso em diagnóstico clínico. Ela pode também, por exemplo, facilitar a vigilância de insetos vetores de doenças3. Com essa técnica, é possível identificar automaticamente espécies de barbeiros – vetores da doença de Chagas –, auxiliando a prevenção e o controle dessa doença. A grande quantidade de estudos bem-sucedidos que usam Deep Learning para desenvolver ferramentas diagnósticas sugere sua viabilidade para detecção de leishmaniose cutânea, doença que apresenta ampla variedade de manifestações clínicas, o que dificulta o diagnóstico. O presente ensaio objetiva apresentar essa técnica e algumas aplicações para diagnóstico de doenças e identificação de insetos vetores para incentivar profissionais da saúde a utilizar a ferramenta para realizar análises automatizadas.
Deep Learning2 é uma técnica de aprendizado de máquina na qual o programa computacional – que constitui uma Rede Neural Convolucional (RNC) – aprende a distinguir entre imagens diferentes tal como humanos fazem: com a experiência. Por exemplo, a rede aprende o que são cães ao analisar imagens de muitos tipos deles – grandes, pequenos e de diversas raças e cores. Da mesma forma, a rede pode diferenciar gatos, onças, tigres e leões após analisar imagens previamente classificadas.
Para uma RNC aprender a diferenciar objetos, é necessário fornecer imagens classificadas2. Na prática, arquivos contendo várias imagens de cada tipo são fornecidas ao programa. Por exemplo, para diferenciar três espécies de protozoários da malária, organiza-se um arquivo chamado Plasmodium falciparum contendo 500 imagens; um chamado P. vivax contendo 700; e outro chamado P. malariae contendo 300. Para que o aprendizado seja efetivo, é necessário fornecer fotos variadas que representem as diversas situações em que se podem encontrar os protozoários – como esfregaços sanguíneos com alta e baixa carga parasitária. O aprendizado também é mais bem-sucedido quando se oferece um número maior de fotos e que apresentem boa qualidade.
O que diferencia a técnica de Deep Learning das outras técnicas tradicionais de aprendizado de máquina – como Regressão Logística e Regime de Mínimos Quadrados Comuns – é que, com ela, o programa aprende diretamente a partir de imagens. Isso ocorre de forma mais complexa para as demais técnicas2. Deep Learning4 tem alcançado grandes avanços na resolução de problemas que desafiaram a comunidade de inteligência artificial por muitos anos. Tem-se mostrado eficaz para descobrir estruturas intrincadas em grandes bancos de imagens usando um algoritmo de backpropagation, que indica como a máquina de aprendizado deve mudar seus parâmetros internos para melhor funcionamento a cada novo ciclo de aprendizagem.
LeCun et al.4 consideram que Deep Learning será usado com muito sucesso no futuro próximo porque requer pouco ‘trabalho manual de engenharia’, obtendo vantagem do grande aumento atual na capacidade de processamento dos computadores. Nesse contexto, em que há padrões a serem reconhecidos, Deep Learning é uma tecnologia de uso bastante promissor – não só para imagens, mas também para sinais vitais, como eletrocardiograma, eletroencefalograma e fonocardiograma. Atualmente, existem cursos2 e livros5 que mostram como usar a técnica e os programas. Com computadores apropriados, os profissionais de saúde interessados na técnica têm ferramentas para aplicar no diagnóstico clínico ou identificação de insetos vetores de patógenos.
Deep Learning tem sido aplicado no diagnóstico de câncer6, fibrose cardíaca7, tuberculose8,9 e detecção de parasitos como Plasmodium10-13 e Leishmania14. A técnica tem grande potencial de benefício para a dermatologia, nas análises de imagens de lesões de pele – o que pode ser um passo importante para diagnóstico preciso1. A aplicação da técnica pode permitir diagnóstico assistido por computador, facilitando e corroborando a decisão clínica. Nesse sentido, destaca-se um estudo15 publicado na revista Nature no qual um grupo conseguiu treinar uma RNC para diferenciar entre tipos de câncer de pele. Nesse estudo, foram usadas 127.423 fotografias, divididas entre 757 classes de doenças. Tais imagens foram obtidas de bibliotecas públicas, provenientes de instituições de reconhecido respaldo – Isic Archive16 e Edinburgh Dermofit Library17. O estudo apresentou resultados promissores, tendo, em condições controladas e ideais, obtido nível de acerto nas classificações das lesões superior ao de dermatologistas. Os autores sugerem que dispositivos móveis equipados com aplicativos baseados em RNC podem ampliar o acesso ao diagnóstico de doenças de pele. Os resultados obtidos não sugerem a possibilidade de substituição do médico no processo de atendimento, uma vez que a tomada de decisões e de condutas não pode ser feita de forma automática; mas que o sistema pode funcionar como um registro, confirmação e guia para o diagnóstico clínico. O registro automático pode ser benéfico ainda para questões jurídicas e burocráticas.
Em outro estudo7, Deep Learning foi utilizado para promover segmentação de imagens histopatológicas cardíacas, diferenciando nas lâminas as áreas que correspondem às células musculares cardíacas daquelas que correspondem a tecido conjuntivo – que, quando em excesso, caracteriza fibrose (uma condição deletéria para o músculo cardíaco). Nesse estudo, tal diferenciação foi importante para quantificar a relação entre miócitos e tecido conjuntivo, com o escopo de verificar a ocorrência de fibrose e seu percentual. Nele foram usadas 103 imagens do tipo Whole Sliding Image (WSI), que são imagens de alta resolução de lâminas histológicas, obtidas por meio de scanner. Após processamento da imagem, foi demonstrado que a RNC diferenciou na lâmina as áreas correspondentes a miócitos, tornando-se capaz de estimar o percentual de fibrose no tecido cardíaco.
Estudos em andamento na Universidade de Brasília (UnB) têm o objetivo de utilizar a tecnologia para o diagnóstico de leishmaniose, uma doença infectoparasitária negligenciada e de grande relevância, sendo considerada pela Organização das Nações Unidas (ONU) como pertence à categoria 1 de doenças emergentes não controladas18. O estudo apresenta dois objetivos. O primeiro é diferenciar lesões ulceradas de leishmaniose de lesões ulceradas de outras doenças de pele que apresentam manifestações semelhantes. Para o treino da rede, fotos de lesões ulceradas de 300 pacientes diagnosticados com leishmaniose serão obtidas. Cada lesão será fotografada por ângulos diferentes. Quantidades similares de imagens serão obtidas para cada doença com manifestações semelhantes à leishmaniose19 (hanseníase, câncer de pele, tuberculose e micose cutânea por exemplo). Após obtenção das fotos, a rede será treinada, e sua acurácia será verificada estimando-se sensibilidade e especificidade para detecção de lesões ulceradas de leishmaniose. O desempenho da rede será comparado com o obtido por médicos especialistas e não especialistas e com o resultado terapêutico do tratamento.
O segundo objetivo será verificar se a RNC identificará, em fotografia de lâminas de esfregaços, as formas amastigotas de parasitos do gênero Leishmania. Um estudo mostrou resultados promissores ao treinar uma rede para identificação de promastigotas e amastigotas de Leishmania11 em lâminas de cultura. Porém, os autores sugerem que os resultados podem ser melhorados com bancos de dados maiores. A metodologia do trabalho na UnB, no entanto, difere da metodologia desse estudo, uma vez que o objetivo final é trabalhar com lâminas de esfregaços de pacientes que são utilizadas na detecção dos parasitos nos serviços de rotina ambulatorial. Resultados promissores permitirão o uso da RNC como ferramenta diagnóstica na prática clínica.
A doença de Chagas é uma infecção crônica e potencialmente fatal, que causa manifestações cardíacas graves. Apesar dos avanços no controle dessa doença nas Américas, em alguns países, a vigilância epidemiológica, o diagnóstico e o tratamento não são suficientes – resultando em novas infecções e manutenção de alta carga da doença21.