Pesquisadores da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) desenvolveram uma inteligência artificial capaz de auxiliar no diagnóstico da osteoartrite de joelho, uma das principais causas de incapacidade física no mundo. Batizada de Kneelsa, a ferramenta analisa radiografias automaticamente e pode agilizar a identificação de sinais da doença.

A tecnologia foi criada por pesquisadores do Estudo Longitudinal da Saúde do Adulto (Elsa-Brasil) e do Elsa-Brasil Musculoesquelético (Elsa-Brasil MSK) e já conta com proteção legal da Coordenadoria de Transferência e Inovação Tecnológica (CTIT) da UFMG.

Caracterizada por dor, rigidez e perda progressiva da mobilidade, a osteoartrite costuma ser diagnosticada quando os danos articulares já estão avançados, reduzindo as possibilidades de intervenção.

“O grande desafio no manejo da doença é que ela costuma ser diagnosticada na clínica em estágios mais avançados, quando os danos na articulação já são irreversíveis. Ao detectarmos a doença ou um alto risco de progressão cedo, ganhamos uma janela de oportunidade para aplicar intervenções e tentar mudar a evolução do quadro no paciente”, explica Júlio Domingues, professor do Departamento de Anatomia e Imagem da Faculdade de Medicina da UFMG.

Desenvolvido com técnicas de aprendizado profundo (deep learning), o Kneelsa foi treinado e testado com 5.660 radiografias de joelhos de participantes do Elsa-Brasil MSK. Todas as imagens utilizadas no desenvolvimento da ferramenta foram previamente avaliadas por médicos radiologistas.

Segundo os pesquisadores, um dos diferenciais da tecnologia é ter sido desenvolvida com dados da população brasileira.

“Grande parte das ferramentas de inteligência artificial para diagnóstico da osteoartrite foi treinada com dados de populações dos Estados Unidos e da Europa. Desenvolvemos um modelo baseado em dados brasileiros para criar uma tecnologia mais alinhada à nossa realidade”, destaca Domingues.

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