Ganhador 2021

Paula Santos

(USP) – Ribeirão Preto, SP
Marie: Modelo computacional Inteligente para sugestão de Diagnóstico de COVID-19 e outras Patologias Pulmonares.

Marie, a inteligência artificial no combate ao covid-19

Sistema com sensores detecta as características dos movimentos sutis das mãos e ajuda a identificar se são sintomas da doença

Paula Santos é uma pesquisadora incansável. Desde que entrou na faculdade, aos 17 anos, dedica-se a estudar doenças respiratórias. A partir de suas descobertas, disponibilizou uma tecnologia para auxiliar no diagnóstico do coronavírus.

Antes mesmo de entrar na Universidade de São Paulo (USP) para cursar sua primeira graduação, em Fonoaudiologia, Paula Santos, 34 anos, já era chamada pelos amigos de “cientista maluca”.

“Eu sempre gostei muito de ler e estudar. Não parava de fazer perguntas”, comenta a pesquisadora, que tem uma biblioteca com quase 4.700 livros e elege entre seus preferidos os títulos “Como a mente funciona”, de Steven Pinker, e a “Arte de escrever”, de Schopenhauer.

Sua inquietação a levou a cursar também as faculdades de Biomedicina e de Informática Biomédica, além do doutorado em Neurociências e pós-doutorado em Computação. "Até hoje procuro entender os padrões patológicos da natureza.”

Nessa busca por conhecimento, Paula, que sempre atuou na área da saúde e pôde acompanhar de perto o dia a dia do Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto como pesquisadora, mergulhou no universo das doenças respiratórias. “Comecei a compreender como eram feitos os diagnósticos, analisar as anamneses e as imagens de raios-X e discutir casos clínicos com os especialistas. Eu anotava as características das doenças para entendê-las e descobrir seus padrões.”

Quando a pandemia de covid-19 assolou o mundo, no começo de 2020, Paula, que também tinha mergulhado em áreas mais diversas, como Matemática e Teoria da Informação, quis entender quais eram os biomarcadores para covid-19 e os pontos que diferenciavam a nova doença das outras que já havia estudado, como tuberculose e malária. “Entrei em contato com especialistas da China e da Itália que pudessem disponibilizar raios-X dos pulmões de pacientes infectados com o coronavírus e consegui mais de mil imagens”, relembra.

De seu estudo, Paula criou o modelo computacional inteligente Marie, um dos vencedores do Prêmio SBEB-Boston Scientific para Inovação em Engenharia Biomédica para o SUS, em 2021. “A Marie é uma plataforma que lê imagens de raios-X do pulmão e da face e, a partir das características apresentadas e com a ajuda de algoritmos, produz um laudo. Com isso, é uma ferramenta que auxilia no diagnóstico de covid-19, respeitando sempre a autonomia do profissional de saúde”, explica.

Os algoritmos na prática

Logo que o projeto Marie ficou pronto, foi adotado no município de Itapeva, em Minas Gerais. “A cidade tem poucos tomógrafos e os aparelhos de raios-X disponíveis no SUS não são de ponta. Com o uso da Marie para o diagnóstico de covid-19, as equipes multidisciplinares puderam entender melhor o percurso da doença e a extensão do comprometimento, como o coronavírus se instala e as diferenças entre os sintomas de cada paciente", conta Paula. A pesquisadora garante, também, que os gastos com tomografias, exame de imagem utilizado para complementar o diagnóstico de covid-19, foram reduzidos em 80%.

Depois de dois anos de pandemia e em pleno uso, Marie foi retirada do sistema de saúde de Itapeva para uploads. “A proposta é incluir novas doenças no modelo, como as fúngicas, que são bastante comuns nessa região mineira.”

Com seu rigor científico, aliado ao interesse pelas artes - ela toca violino e pratica balé clássico - Paula se permite sonhar alto: “Meu objetivo é que a Marie possa avaliar o corpo todo!”

Quando pensa no prêmio que ganhou pelo projeto, se emociona: “A maior parte dos meus estudos foi em universidade pública. Disponibilizar a Marie para a população, principalmente a mais carente, é uma maneira de agradecer a oportunidade que tive”.

CONHEÇA OS VENCEDORES DAS EDIÇÕES PASSADAS

  • Glaucya Wanderley Santos Markus
    Glaucya Wanderley Santos Markus
    2021
    Universidade do Brasil Guaraí, TO

    Desenvolvimento e Avaliação de Software para Acompanhamento de Gestantes com Sífilis.

  • Mayla dos Santos Silva
    Mayla dos Santos Silva
    2021
    UnB - Viçosa, AL

    Desenvolvimento de base de dados de imagens, classes e mensuração de úlceras do Pé Diabético para técnicas de classificação e ferramentas de auxílio a diagnóstico.

  • Fábio Henrique Monteiro Oliveira
    Fábio Henrique Monteiro Oliveira
    2021
    UFU – Brasília, DF

    Avaliação objetiva dos sintomas motores da Doença de Parkinson por meio de sensores sem contato.

  • Paula Santos
    Paula Santos
    2021
    USP – Ribeirão Preto, SP

    Marie: Modelo computacional Inteligente para sugestão de Diagnóstico de COVID-19 e outras Patologias Pulmonares.

  • Valter Augusto de Freitas Barbosa
    Valter Augusto de Freitas Barbosa
    2022 - SUS
    (UFRPE) – Recife, PE

    Sistema web para teste rápido de Covid-19 baseado em Randon Forest e exames de sangue.

  • Leandro Lopes de Azevedo
    Leandro Lopes de Azevedo
    2022 - SUS
    (M3DIC) – Natal, RN

    Localizador de veias de baixo custo.

  • Luciana Regina Ferreira Pereira da Mata
    Luciana Regina Ferreira Pereira da Mata
    2022 - SUS
    (UFMG) – Belo Horizonte, MG

    Aplicativo móvel para tratamento da incontinência urinária pós prostatectomia radical.

  • Maria Eugenia Lambertinez Rivera
    Maria Eugenia Lambertinez Rivera
    2022 - LATAM
    (Universidad ECCI) - Colômbia

    Design of technical assistance for standing.

  • Edgar Darío Báez
    Edgar Darío Báez
    2022 - LATAM
    (Universidad Nacional del Nordeste) – Argentina

    A clinical decision support System to managing beds in ICU.

  • Pedro Galván
    Pedro Galván
    2022 - LATAM
    (Universidade Nacional de Asunción) – Paraguai

    Factibilidad de la utilización de inteligencia artificial para el cribado de pacientes com Covid-19 em Paraguay.

  • Felipe Fava de Lima
    Felipe Fava de Lima
    2023 - SUS
    (USP) - São Paulo, SP

    CARE - Dispositivo de Monitoramento Cardiorespiratório para Detecção de Falha de Extubação.

  • Raimundo Guimarães Saraiva Junior
    Raimundo Guimarães Saraiva Junior
    2023 - SUS
    (UnB) - Fortaleza, CE

    Inteligência Computacional no Apoio ao Diagnóstico da Doença de Alzheimer.

  • Luanne Cardoso Mendes
    Luanne Cardoso Mendes
    2023 - SUS
    (UFU) - Uberlândia, MG

    RehaBEElitation: um jogo sério para a reabilitação e monitoramento de indivíduos com a doença de Parkinson.

  • Ronald Rivas Coluchi
    Ronald Rivas Coluchi
    2023 - LATAM
    (Universidad Nacional de Asunción) - Asunción, Paraguay

    Aplicación de la Telemática en el monitoreo remoto de Bancos de Muestras Biológicas.

  • Natalia Garay Badenian
    Natalia Garay Badenian
    2023 - LATAM
    (Universidad de la República) - Montevideo, Uruguay

    CENEPSIA factibilidad de un dispositivo de ultrasonido para el tratamiento de focos epilépticos refractarios.

  • Marcelo de Almeida Viana
    Marcelo de Almeida Viana
    2020
    (UNICAMP) – Campinas, SP

    Desfibrilador multidirecional transtorácico: projeto, construção e testes.

  • Laíse Oliveira Resende
    Laíse Oliveira Resende
    2020
    (UFU) – Uberlândia, MG

    Avaliação de sinais eletrofisiológicos e desenvolvimento de imunossensores para detecção de troponina T e proteína C reativa.

  • Fabrício Noveletto
    Fabrício Noveletto
    2020
    (UDESC) – Joinville, SC

    Sistema Biomédico para Avaliação e Reabilitação Motora em Hemiparéticos por AVC.

  • Caroline de Cássia Batista de Souza
    Caroline de Cássia Batista de Souza
    2020
    (UFPE) – Recife, PE

    Análise da Caminhada dentro d’água em Pessoas com Doença de Parkinson.

  • Ricardo Ribeiro Alves Fernandes
    Ricardo Ribeiro Alves Fernandes
    2020
    (INCA) – Rio de Janeiro, RJ

    Custo-Efetividade da radioterapia de prótons e fótons no tratamento do meduloblastoma em crianças.

  • André T. Sugawara
    André T. Sugawara
    2020
    (USP) – São Paulo, SP

    Abandono de tecnologias assistivas: Avaliação dos níveis de abandono e fatores que os influenciam.

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