COVID - ICA
Laboratório ICA da PUC-Rio e Cenpes/Petrobras
Essa página é uma iniciativa do Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada (ICA) e do Cenpes/Petrobras, parceiros há 20 anos na pesquisa e desenvolvimento de projetos de inteligência artificial para o setor de óleo e gás.
As pesquisas de inteligência artificial contra o coronavírus apresentadas neste site são derivadas de estudos avançados em reconhecimento de imagens submarinas e processamento de linguagem natural em bases técnico/científicas, propostas por pesquisadores da Gerência de Engenharia de Reservatórios do Cenpes e desenvolvidas em conjunto com o ICA no âmbito do Termo de Cooperação denominado BIG OIL – Data Science for Oil&Gas.
Em março de 2020, a Organização Mundial da Saúde (OMS) declarou como pandemia a nova doença causada pelo coronavírus, a COVID-19. As consequências dessa pandemia vão além da perda de vidas humanas, se estendendo a profundos impactos na economia mundial.Diante desse contexto, o laboratório de Inteligência Computacional Aplicada (ICA), em parceria com o Cenpes/Petrobras e com o apoio de diversos especialistas da área de saúde, busca identificar maneiras de caracterizar e detectar os casos de coronavírus, aplicando modelos avançados da Inteligência Artificial (IA). Esta página apresenta e disponibiliza resultados dessa pesquisa de modo interativo, bem como convida cientistas e médicos a colaborarem, seja através de sugestões, dados relevantes para a pesquisa e, principalmente, solicitações de aplicações de IA que sejam relevantes ao seu trabalho.Primeiramente, um dos objetivos do projeto é reunir todas as informações científicas que contenham referências ao novo vírus. Tais informações incluem desde aspectos biomoleculares como o desenvolvimento de tratamentos antivirais. Para tal, aplicamos os recentes avanços no processamento de linguagem natural (NLP – Natural Language Processing) e outras técnicas de IA para gerar novos insights em uma coleção de literatura acadêmica sobre COVID-19, SARS-CoV-2 e coronavírus relacionados. Dessa forma, esperamos obter respostas a perguntas e conectar informações sobre esse conteúdo em apoio aos esforços contínuos de resposta do COVID-19 em todo o mundo. Preliminarmente, uma análise não supervisionada no estilo word/doc2vec dos dados de publicação COVID é disponibilizada. Acreditamos que o conhecimento para futuras descobertas pode encontrar respaldo nessas publicações anteriores. Outro objetivo do projeto é a utilização de imagens de RX e informações pessoais de diversos pacientes para identificar a presença de complicações pulmonares provocadas pelo vírus em simples imagens de RX. O projeto emprega modelos de redes neurais de aprendizado profundo às informações ao longo do tempo de indivíduos que foram contaminados, como: sexo, idade, doenças pré-existentes, localização (País e estado), quadro clínico, imagens de RX e informação sobre o progresso da enfermidade. Através de todos esses registros, busca-se treinar uma rede neural complexa para, dentre outras coisas, identificar pacientes infectados ou não com o vírus COVID-19. Como forma de auxiliar na pesquisa, estamos disponibilizando um canal para envio de tais informações de pacientes internados em hospitais.