A ultrassonografia pulmonar alimentada por IA supera os especialistas humanos no diagnóstico de tuberculose

A ultrassonografia pulmonar alimentada por IA supera os especialistas humanos no diagnóstico de tuberculose

Um estudo marcante apresentado hoje na ESCMID Global 2025 mostrou que um ultrassom pulmonar alimentado por IA supera os especialistas no diagnóstico de tuberculose pulmonar (TB) em 9%.

O conjunto Ultr-AI analisa imagens de dispositivos de ultrassom portáteis conectados a smartphones, fornecendo uma alternativa livre de expectoração, rápida e escalável para a detecção de TB. Os resultados excedem os valores de referência da Organização Mundial da Saúde (OMS) para o diagnóstico da tuberculose pulmonar e constituem uma oportunidade importante para uma triagem acessível e eficiente da TB.

Apesar dos anteriores declínios globais, as taxas de TB aumentaram 4,6% entre 2020 e 2023.2 e são componentes essenciais da estratégia da OMS para acabar com a TB. No entanto, em muitos países com alta incidência, eles sofrem significativamente devido ao alto custo das máquinas de raios X de tórax e à falta de radiologistas treinados.

Estes desafios realçam a necessidade urgente de ferramentas de diagnóstico mais acessíveis. O conjunto Ultr-AI utiliza algoritmos de aprendizagem profunda para interpretar a ultrassonografia pulmonar em tempo real, tornando a ferramenta mais acessível para a triagem de TB, especialmente para profissionais de saúde minimamente treinados em áreas rurais. Ao reduzir a dependência do operador e padronizar o teste, esta tecnologia pode ajudar a diagnosticar pacientes de forma mais rápida e eficiente. “

Dra. Véronique Suttels,Autor principal do estudo

O conjunto Ultr-AI inclui três modelos de aprendizagem profunda: Ultr-ai prevê TB diretamente a partir de imagens de ultrassom pulmonar; Ultrisch (Sign) captura padrões de ultrassom que são interpretados por especialistas humanos; e Ultr-AI (MAX) usa a pontuação de risco mais alta de ambos os modelos para otimizar a precisão.

O estudo foi realizado num centro urbano terciário no Benim, na África Ocidental. Após exclusões, foram incluídos 504 pacientes, sendo 192 (38%) confirmados como portadores de TB pulmonar. Na população estudada, 15% eram HIV positivos e 13% tinham histórico de TB. Foi realizado um protocolo padronizado de ultrassonografia pulmonar de 14 pontos, com especialistas humanos interpretando imagens com base em achados típicos de ultrassonografia pulmonar. Um único teste molecular de escarro (MTB Xpert Ultra) serviu como padrão de referência.

O Ultr-AI (máx.) demonstrou uma sensibilidade de 93% e uma especificidade de 81% (AUROC 0,93, IC 95% 0,92-0,95), excedendo os limites alvo da OMS de 90% de sensibilidade e 70% de especificidade para testes de triagem de TB não baseados em escarro.

“Nosso modelo reconhece claramente os achados de ultrassom pulmonar reconhecidos por humanos, que capturam grandes consolidações e alterações intersticiais semelhantes – uma abordagem de aprendizagem profunda de ponta a ponta captura características ainda mais sutis além do olho humano”, disse o Dr. “Esperamos que isto ajude a identificar sinais patológicos precoces, como lesões pleurais pequenas, abaixo do centímetro, que são comuns na TB.”

“Uma vantagem importante de nossos modelos de IA é o tempo de resposta imediato, uma vez integrados a um aplicativo”, acrescentou o Dr. "Isso permite que o ultrassom pulmonar atue como um verdadeiro teste no local de atendimento, com bom desempenho diagnóstico na triagem, fornecendo resultados imediatos e ao mesmo tempo envolvendo o paciente com o profissional de saúde. Um diagnóstico mais rápido também pode melhorar a vinculação aos cuidados e reduzir o risco de perda de acompanhamento dos pacientes."

Fontes: