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CAD4TB, acrónimo para «computer-aided detection for tuberculosis» (deteção assistida por computador para a tuberculose), está aqui para ajudar profissionais de saúde em todo o mundo no diagnóstico de tuberculose ativa, uma doença que ainda apresenta uma elevada incidência, bem como elevadas taxas de mortalidade, particularmente em países pobres. Como funciona o algoritmo CAD4TB? O algoritmo CAD4TB é um código que trabalha com imagens de raio X torácicas póstero-anteriores DICOM de elevada qualidade, de doentes com mais de 16 anos. O algoritmo deteta a forma dos pulmões e avalia a sua textura. Sobrepõe um «mapa de temperatura» sobre as áreas dos pulmões, no qual o azul indica áreas normais e as cores verde/amarelo/laranja/vermelho indicam áreas com probabilidade crescente de anormalidades que se assemelham a tuberculose, ou seja, áreas com texturas anormais potencialmente provocadas por tuberculose ativa. Além de fornecer este mapa de temperatura, o algoritmo gera uma pontuação que indica a probabilidade de tuberculose ativa numa escala de 0 (baixa probabilidade) a 100 (elevada probabilidade). Algoritmo CAD4TB: pontuação baixa. Esquerda: imagem de raios X; direita: mapa de temperatura do algoritmo CAD4TB. Algoritmo CAD4TB: pontuação elevada. Esquerda: imagem de raios X; direita: mapa de temperatura do algoritmo CAD4TB. Uma pontuação CAD4TB elevada é suficiente para diagnosticar tuberculose ativa? Os profissionais de saúde definem um determinado limite para a pontuação; se a pontuação de um doente for mais elevada do que esse valor, tem de ser realizado um teste à expetoração para confirmar o diagnóstico. A pontuação não confirma a doença per se, mas permite que os doentes sejam encaminhados para um diagnóstico definitivo apenas quando existe uma pontuação elevada suspeita, o que ajuda a diminuir os custos do diagnóstico, particularmente quando realizado numa população grande. Por que motivo este algoritmo foi desenvolvido? Os programadores do algoritmo CAD4TB visaram fornecer uma solução rápida e fácil para detetar tuberculose. Desde a sua conceção, este algoritmo foi planeado para ser utilizado em países de baixo rendimento e em desenvolvimento — aqueles onde a prevalência de tuberculose é mais elevada. A Organização Mundial da Saúde (OMS) já tinha recomendado os raios X como um método sistemático para rastreio da tuberculose, dados os seus custos operacionais baixos e resultados rápidos; no entanto, apesar destes benefícios em termos de custos/velocidade, continua a ser necessário conhecimento especializado para interpretar as imagens de raios X propriamente ditas. É aqui que o algoritmo CAD4TB desempenha um papel importante: assinala automaticamente potenciais casos positivos de tuberculose ativa, e esses casos suspeitos podem ser confirmados remotamente por especialistas em qualquer parte do mundo (graças a uma tecnologia baseada em cloud designada por CAD4TBcloud). Quem desenvolveu este algoritmo? O software CAD4TB foi desenvolvido pelo Diagnostic Image Analysis Group (um grupo que pertence aos Departamentos de Radiologia e Medicina Nuclear, Patologia e Oftalmologia do Centro Médico da Universidade de Radboud, Países Baixos) e pela Delft Imaging Systems (uma empresa especializada no desenvolvimento de dispositivos de imagiologia de diagnóstico com sede em Veenendaal, Países Baixos). Os direitos de distribuição exclusivos estão licenciados à Delft Imaging Systems. O desenvolvimento adicional deste algoritmo é agora realizado pela Thirona, uma empresa spin off com origem no Diagnostic Image Analysis Group. Para o seu desenvolvimento, este sistema utilizou aprendizagem automatizada para aprender a partir de imagens interpretadas manualmente e também recebeu contribuições de especialistas dos pulmões de renome de todo o mundo. Tuberculose A tuberculose é ainda uma doença que provoca um elevado impacto em termos económicos e sociais. De acordo com o último relatório da OMS sobre a tuberculose, esta doença infetou cerca de 10 milhões de pessoas em 2017 e é uma das principais causas de morte.