Plaquet.AI: Inteligência Artificial para segurança hematológica infantil
2024-2288.jovemJá realizou um hemograma e esperou dias pelo resultado? Agora imagine uma criança com leucemia, onde cada segundo importa. Nosso projeto utiliza IA e Visão Computacional para contar plaquetas em amostras sanguíneas em menos de um segundo, oferecendo resultados quase imediatos, salvando vidas em áreas de difícil acesso e democratizando o acesso à tecnologia.
Palavras-chave
Inteligência Artificial, Plaquetas, Leucemia,
Resumo Científico
A transfusão de plaquetas é uma prática essencial para pacientes com histórico de doenças hematológicas. Quando não é possível utilizar tal técnica, há um agravamento de cerca de 67% em casos médicos, o que pode aumentar significativamente o risco de óbito (Gonçalves, 2019). Diante desse cenário, a identificação precoce e eficiente de casos graves torna-se crucial. Uma abordagem promissora é o monitoramento contínuo e rápido dos níveis plaquetários, pois essas células desempenham um papel vital no controle de hemorragias. Para aprimorar essa tarefa, a utilização de Inteligência Artificial (IA) e Visão Computacional para a contagem de plaquetas em amostras sanguíneas surge como uma solução. Como descreve Antonello (2017, p.3), a Visão Computacional age como os "olhos" de uma máquina, permitindo uma análise precisa e automatizada. Este projeto tem como objetivo principal o desenvolvimento de um modelo de IA baseado em Deep Learning, utilizando a linguagem Python e frameworks como Keras e Tensor Flow. Esse modelo será capaz de realizar a contagem de plaquetas no sangue, contribuindo para a prevenção de casos graves de hemorragia, especialmente em crianças diagnosticadas com leucemia, que apresentam uma deficiência crítica desse componente sanguíneo. Para uma melhor compreensão do problema e das barreiras envolvidas, realizamos uma visita ao Centro de Pesquisa Boldrini, uma referência no tratamento de câncer infantil na região de Campinas. A partir da pesquisa de campo e da análise dos dados coletados, iniciamos a construção de um algoritmo inteligente para a contagem automatizada de plaquetas. Nosso objetivo final é que o modelo alcance uma alta acurácia (precisão), sendo ao mesmo tempo acessível, de baixo custo e de fácil interpretação, acelerando assim os resultados dos exames hematológicos e possibilitando intervenções mais rápidas e eficazes.