Dados do Trabalho

Título

DiagHans: uma plataforma móvel para auxiliar o diagnóstico de hanseníase combinando lesões de pele com dados clínicos

Introdução

A hanseníase é uma doença incapacitante. O diagnóstico precoce, basicamente clínico, é essencial para evitar o desenvolvimento de incapacidades físicas irreversíveis. Por ser confundível com outras doenças de manifestação cutânea e o amplo espectro de manifestações clínicas, a detecção da hanseníase pode ser falha. Assim, desenvolveu-se a plataforma móvel “DiagHans”.

Objetivo (s)

Desenvolver um modelo de inteligência artificial (IA) que combina lesões de pele com dados clínicos para auxiliar o diagnóstico da hanseníase.

Material e Métodos

Estudo de desenvolvimento tecnológico, tendo sua execução dividida em duas etapas: construção da base de dados e desenvolvimento de uma IA responsável por efetuar a classificação a partir dos dados inseridos pelos usuários. Através de um formulário no Google Forms, médicos colaboradores enviaram imagens de lesões e dados clínicos de pacientes com hanseníase. Também foram incluídas imagens de dermatite e psoríase (doenças similares a hanseníase) extraídas de bases públicas. Para construção da rede neural, optou-se por uma MobileNetV2. Os dados foram divididos, de forma aleatória, em 70% para o conjunto de treinamento e 30% para o conjunto de testes. Após, foi feita a conversão com o TensorFlow Lite para uso em dispositivos móveis. Por fim, foi feita a integração com o Front-End em Flutter, utilizando a linguagem Dart. Esta pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal de Alagoas, parecer nº4.111.379.

Resultados e Conclusão

Foram obtidas 351 imagens de 265 pacientes com hanseníase e coletados dados clínicos de 227 pacientes. As imagens de dermatite e psoríase, totalizaram respectivamente 171 e 239. A validação da aprendizagem foi feita utilizando o conjunto de teste, obtendo-se para identificação de hanseníase: acurácia 98% (número de instâncias de dados corretamente classificadas sobre o número total de instâncias de dados), precisão 95% (valor preditivo positivo), recall 100% (sensibilidade), f1-score 97% (média harmônica entre a precisão e o recall). Foi realizado o registro de marca e de programa de computador junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial, sob n°922872317 e 512023001084-7 respectivamente. Conclui-se que o modelo desenvolvido pode contribuir para o diagnóstico precoce da hanseníase. Espera-se que ajude reduzir a cadeia de transmissão como também o número de casos novos e diminuir a incidência de sequelas permanentes.

Palavras-chave

Hanseníase; diagnóstico precoce; inteligência artificial; plataforma móvel

Agradecimentos

CENTELHA/FAPEAL/FNDCT/FINEP/UFAL