Pesquisadores da Mayo Clinic desenvolveram um sistema de inteligência artificial (IA) capaz de detectar infecções cirúrgicas com alta precisão a partir de fotos das feridas enviadas pelos próprios pacientes. A tecnologia, apresentada no Annals of Surgery, foi treinada com mais de 20 mil imagens de mais de 6 mil pacientes atendidos em nove hospitais da instituição.
O sistema utiliza um modelo de duas etapas: primeiro identifica se a imagem contém uma incisão cirúrgica; depois, avalia a presença de sinais de infecção. O algoritmo, baseado no Vision Transformer, obteve 94% de acerto na detecção de incisões e uma área sob a curva (AUC) de 81% para identificar infecções.
Segundo os pesquisadores, a ferramenta pode acelerar o diagnóstico, reduzir atrasos no tratamento e facilitar o acompanhamento remoto, especialmente em regiões com poucos recursos. “Nosso modelo de IA pode ajudar a realizar a triagem dessas imagens de modo automático, melhorando a detecção precoce e simplificando a comunicação entre pacientes e equipes de cuidado”, destaca Cornelius Thiels, oncologista cirúrgico e coautor do estudo.
O sistema foi projetado para atuar como triagem inicial, alertando clínicos sobre casos que exigem atenção urgente. A expectativa é que a tecnologia permita detectar sinais sutis de infecção antes mesmo de serem perceptíveis aos profissionais, abrindo caminho para tratamentos mais precoces e redução de complicações.
Além de manter desempenho consistente entre diferentes grupos de pacientes, a ferramenta também pode contribuir para otimizar o tempo dos profissionais de saúde. “É uma maneira eficiente de concentrar a atenção nos quadros que exigem mais cuidados, sobretudo em áreas rurais ou com recursos limitados”, afirma a autora principal, Hala Muaddi.
A equipe ressalta que ainda são necessárias validações adicionais. Estudos prospectivos já estão em andamento para avaliar a aplicação do sistema na rotina hospitalar. A pesquisa recebeu apoio da Dalio Philanthropies e do Prêmio de Desenvolvimento de Carreira em Inovação Cirúrgica da Família Simons.