As informações, os usos e as aplicações expressas na postagem abaixo são exclusivamente dos nossos autores convidados da Audere.
Doenças evitáveis e tratáveis, como HIV, COVID-19 e malária, contaminam cerca de 12 milhões de pessoas por ano, em todo o mundo, com um número desproporcional de casos que afetam comunidades já carentes e com poucos recursos1. As doenças transmissíveis e não transmissíveis estão impedindo o desenvolvimento humano devido ao impacto negativo que elas têm na educação, renda, expectativa de vida e outros indicadores de saúde2. A falta de acesso a diagnósticos e cuidados oportunos, precisos e acessíveis é um dos principais contribuintes para as altas taxas de mortalidade.
Em razão de seu baixo custo e da relativa facilidade de uso, cerca de 1 bilhão de testes de diagnóstico rápido (RDTs, na sigla em inglês) são usados globalmente por ano, um número que continua crescendo; no entanto, há desafios no uso de RDT.
O HealthPulse AI, desenvolvido pela Audere, uma organização sem fins lucrativos de saúde digital, usa o MediaPipe para resolver essas questões, oferecendo os elementos digitais básicos para aumentar a confiança nos RDTs mais usados no mundo.
O HealthPulse AI é um conjunto de elementos básicos que podem transformar qualquer solução digital em um leitor de teste de diagnóstico rápido (RDT). Esses elementos resolvem problemas de saúde globais proeminentes, melhorando a precisão dos testes de diagnóstico rápido, reduzindo a má administração e expandindo a disponibilidade de testes para condições como malária, COVID e HIV em ambientes de cuidados descentralizados. Com apenas um smartphone de baixo custo, o HealthPulse AI melhora a precisão dos resultados dos testes de diagnóstico rápido, enquanto digitaliza automaticamente os dados para vigilância, relatórios de programas e validação de testes. Ele oferece captura digital facilitada por IA e interpretação de resultados; instruções de uso digital acessíveis e de qualidade para provedores e autotestes; e relatórios em tempo real baseados em padrões dos resultados dos testes.
Essas capacidades estão disponíveis para implementadores locais, ONGs globais, governos e farmácias do setor privado por meio de um serviço Web para uso com chatbots, apps ou implementações de servidores; por um SDK móvel para uso off-line em qualquer app móvel ou diretamente por meio de apps nativos para Android e iOS.
Isso permite casos de uso inovadores, como modelos de atendimento virtual com qualidade garantida, que possibilitam testes domiciliares de HIV convenientes e sem estigma, com vinculação a opções de educação, prevenção e tratamento.
O HealthPulse AI pode democratizar substancialmente o acesso a cuidados oportunos de qualidade no setor privado (como farmácias), no setor público (como clínicas), em programas comunitários (como profissionais de saúde comunitários) e em casos de uso de autoteste. Usando apenas uma imagem do RDT capturada em um smartphone de baixo custo, o HealthPulse AI pode potencializar modelos de atendimento virtual, oferecendo suporte valioso à decisão e ao controle de qualidade aos médicos, especialmente em casos em que as linhas podem ser tênues e difíceis de detectar pelo olho humano. No setor privado, ele pode automatizar e dimensionar programas de incentivos para que os auditores apenas precisem rever alertas automatizados com base em anomalias de testes; procedimentos que atualmente exigem análises humanas de cada imagem e transação recebida. Em programas de cuidados comunitários, o HealthPulse AI pode ser usado como uma ferramenta de formação para profissionais de saúde que aprendem a administrar e interpretar testes corretamente. No setor público, ele pode reforçar os sistemas de vigilância com acompanhamento de doenças em tempo real e verificação de resultados em todos os canais onde os cuidados são prestados, permitindo uma resposta mais rápida e uma preparação para pandemias3.
O HealthPulse AI oferece uma biblioteca de algoritmos de IA para os principais RDTs de malária, HIV e COVID. Cada algoritmo é uma coleção de modelos de visão computacional (CV, na sigla em inglês) que são treinados usando algoritmos de aprendizado de máquina (ML, na sigla em inglês). Com a imagem de um RDT, nossos algoritmos podem realizar as ações a seguir:
Ao capturar uma imagem de um RDT, é importante garantir que a imagem capturada seja humana e interpretável por IA para alimentar os casos de uso descritos acima. Problemas de qualidade de imagem são comuns, principalmente quando as imagens são capturadas com telefones de baixo custo em ambientes com pouca iluminação ou simplesmente capturadas por usuários com mãos trêmulas. Assim, o HealthPulse AI oferece garantia de qualidade de imagem (IQA, na sigla em inglês) para identificar condições de imagem adversárias. O IQA retorna as preocupações detectadas e pode ser usado para solicitar aos usuários que tirem novamente a foto em tempo real. Sem o IQA, os clientes teriam que testar novamente porque as imagens não estariam interpretáveis e as janelas de leitura de RDT estariam expiradas em casos de uso de telessaúde, por exemplo. Com a sinalização de preocupações de qualidade just-in-time, custos adicionais e atrasos no tratamento podem ser evitados. Confira exemplos de algumas imagens adversárias que o IQA sinalizaria na figura 1, abaixo.
Com apenas uma imagem capturada em uma câmera de 5 MP de smartphones de baixo custo comumente usados na África, no Sudeste Asiático e na América Latina, onde existe uma carga desproporcional de doenças, o HealthPulse AI pode identificar um teste específico (marca, doença) e linhas de teste individuais e dar uma interpretação do teste. Nossa biblioteca atual de algoritmos de IA suporta muitos dos RDTs mais comumente usados para malária, HIV e COVID-19 pré-qualificados pela OMS. Nossa IA é independente de condição e pode ser facilmente estendida para apoiar qualquer RDT de uma série de doenças transmissíveis e não transmissíveis (diabetes, gripe, tuberculose, gravidez, DSTs e muito mais).
O HealthPulse AI é capaz de detectar o tipo de RDT na imagem (para RDTs compatíveis com o treinamento do modelo), detectar a presença de linhas e retornar uma classificação para o teste específico (por exemplo, positivo, negativo, inválido, não interpretável). Veja a figura 2.
A implantação do HealthPulse AI em ambientes de cuidados descentralizados, com infraestrutura instável, apresenta uma série de desafios. O primeiro deles é a falta de conectividade confiável com a Internet, muitas vezes exigindo que nossos algoritmos de CV e ML sejam executados localmente. Em segundo lugar, os smartphones disponíveis nessas configurações são geralmente muito antigos, sem o hardware mais recente (< 1 GB de RAM e especificações comparáveis de CPU), e em diferentes plataformas móveis (iOS, Android, Huawei; versões muito antigas, que possivelmente não recebem mais atualizações de SO). Isso exige um mecanismo de inferência altamente eficiente e independente de plataforma. O suporte multiplataforma pronto para uso do MediaPipe para processos de aprendizado de máquina com foco em imagem o torna eficiente para atender a essas necessidades.
Como uma organização sem fins lucrativos operando no modo de recuperação de custos, era importante que as soluções atendessem a estes requisitos:
Sem a necessidade de escrever muito código agrupador, o HealthPulse AI pode oferecer suporte a dispositivos Android, iOS e na nuvem usando a mesma biblioteca criada no MediaPipe.
As definições de gráficos do MediaPipe nos permitem criar e iterar nosso pipeline de inferência em tempo real. Depois que um usuário envia uma imagem, o pipeline determina o tipo de RDT e tenta classificar o resultado do teste passando o recorte da janela de resultado detectado da imagem de RDT para o nosso classificador.
Para uma boa interpretabilidade humana e de IA, é importante ter imagens de boa qualidade. No entanto, as imagens de entrada para o pipeline têm um alto nível de variabilidade sobre o qual temos pouco ou nenhum controle. Os fatores de variabilidade incluem, entre outros, variar a qualidade da imagem devido a uma variedade de recursos/megapixels/defeitos físicos da câmera do smartphone, configurações de teste descentralizadas que incluem condições de iluminação diferentes e não ideais, orientações aleatórias dos cassetes RDT, imagens desfocadas, imagens RDT parciais e muitas outras condições adversárias que adicionam desafios à IA. Como tal, uma parte importante da nossa solução é a garantia de qualidade de imagem. Cada imagem passa por uma série de calculadoras voltadas para destacar preocupações de qualidade que podem impedir o detector ou classificador de fazer o trabalho com precisão. O pipeline eleva essas preocupações ao aplicativo host, para que um usuário final possa ser solicitado em tempo real a refazer uma foto quando necessário. Como os resultados de RDT têm um tempo de validade limitado (por exemplo, uma janela de tempo especificada pelo fabricante do RDT por quanto tempo após o processamento de um resultado pode ser lido com precisão), o IQA é essencial para garantir cuidados oportunos e economia de custos. Um fluxograma de alto nível da tubulação é mostrado abaixo na figura 3.
O HealthPulse AI foi projetado para melhorar a qualidade e a riqueza dos programas e dados de testes em comunidades vulneráveis que são desproporcionalmente afetadas por doenças transmissíveis e não transmissíveis evitáveis.
O MediaPipe desempenha um papel fundamental nessa missão, oferecendo uma plataforma que permite à Audere iterar rapidamente e oferecer suporte a novos testes de diagnóstico rápido. Isso é fundamental, uma vez que novos testes rápidos chegam regularmente ao mercado e a disponibilidade de testes para uso comunitário e doméstico pode mudar frequentemente. Além disso, a flexibilidade permite menores despesas gerais na manutenção do pipeline, o que é crucial para operações econômicas. Isso, por sua vez, reduz o custo de utilização para governos e organizações a nível mundial que prestam serviços às pessoas que mais precisam.
As ofertas do HealthPulse AI permitem que organizações e governos se beneficiem de inovações no espaço de diagnóstico com custos mínimos. Esse é um componente essencial do percurso da saúde primária para garantir que as populações em comunidades com poucos recursos tenham acesso a cuidados oportunos, eficazes e com bom custo-benefício.
A Audere é uma organização global de saúde digital sem fins lucrativos que desenvolve soluções baseadas em IA para resolver problemas importantes na prestação de serviços de saúde, oferecendo ferramentas inovadoras, escalonáveis e interconectadas a fim de promover a igualdade na saúde em comunidades carentes, em todo o mundo. Operamos na interseção única entre saúde global e alta tecnologia, criando software avançado e acessível que revoluciona a detecção, prevenção e tratamento de doenças como malária, COVID-19 e HIV. Nossa equipe diversificada e formada por mentes apaixonadas e inovadoras combina design centrado no ser humano, tecnologia de smartphones, inteligência artificial (IA), padrões abertos e o melhor dos serviços com base em nuvem para capacitar inovadores em todo o mundo a fornecer cuidados de saúde de novas maneiras em países de baixa e média renda. A Audere opera principalmente na África, com projetos na Nigéria, no Quênia, na Costa do Marfim, em Benim, em Uganda, na Zâmbia, na África do Sul e na Etiópia.
1 Pesquisa da ONU sobre malária 2 A dificuldade de enfrentar doenças transmissíveis e não transmissíveis nos países em desenvolvimento 3 Transformação de testes de diagnóstico rápido em ferramentas de diagnóstico confiáveis em países em desenvolvimento usando IA
