Um algoritmo para detectar hemorragia intracraniana aguda e seus subtipos, criado por equipe formada por brasileiros, foi medalha de prata em desafio do maior evento de radiologia do mundo, o RSNA Intracranial Hemorrhage Detection and Classification Challenge.
O projeto de detecção de hemorragia intracraniana em tomografias de crânio foi desenvolvido pelos médicos radiologistas Igor Santos e Osvaldo Landi Junior, o engenheiro Álesson Scapinello Selhorst, e os cientistas de dados Daniel Souza e Bernardo Henz, um time da Fundação Instituto de Pesquisa e Estudo de Diagnóstico por Imagem (FIDI), Iara Health e NESS Health.
Para o desafio, a equipe FIDI-Iara-Ness trabalhou intensamente por dois meses para desenvolver um algoritmo de inteligência artificial para análise de imagens de tomografia computadorizada de crânio para detecção de sangramento intracraniano.
“Os desafios de machine learning, hoje, são umas das principais formas de avanço do conhecimento para resolução de problemas de visão computacional. O desafio anual da RSNA fomenta a utilização desse novo tipo de tecnologia, garantindo, ainda, dados de altíssima qualidade para sua realização”, diz Dr. Igor Santos, médico radiologista e chefe de inovação da FIDI.
A competição foi aberta a indivíduos, empresas e grupos interessados em desenvolver uma ferramenta capaz de diagnosticar rapidamente a hemorragia intracraniana aguda. Para isso, um rico banco de imagens e dados foi providenciado pela RSNA, em colaboração com os membros da Sociedade Americana de Neurorradiologia (ASNR, em inglês) e a plataforma MD.ai.