Diagnóstico de Fratura utilizando Inteligência Artificial

Início: 2024

Coordenação: Lincoln Faria da Silva

Resumo:

Fraturas osteoporóticas são fortes preditores de novas lesões, especialmente no primeiro ano após a fratura inicial. O início precoce do tratamento, denominado prevenção secundária, pode reduzir significativamente o risco de refraturas. O ambulatório Ossos Fortes, do Hospital Universitário Pedro Ernesto (HUPE), atua como um Fracture Liaison Service (FLS) certificado, com o objetivo de garantir diagnóstico e tratamento adequados a pacientes com fraturas por fragilidade. O diagnóstico precoce dessas fraturas é essencial, porém muitas vezes negligenciado em laudos radiográficos. A classificação de Genant tem sido utilizada para graduar a gravidade das fraturas vertebrais, embora limitações diagnósticas ainda persistam. Nesse contexto, o uso de redes neurais profundas surge como uma ferramenta promissora para a detecção automática de fraturas vertebrais em radiografias, permitindo diagnóstico precoce e intervenções terapêuticas mais eficazes. Este projeto propõe o desenvolvimento de um método computacional, baseado em inteligência artificial, capaz de identificar fraturas vertebrais, classificar sua gravidade e avaliar o posicionamento do paciente em exames de densitometria óssea. O uso de modelos como YOLO, ResNet50 e U-Net será explorado, com o objetivo final de tornar a primeira fratura também a última, otimizando o cuidado ao paciente e reduzindo custos ao sistema de saúde.

Equipe:

Maria Caroline Alves Coelho Amaral, Rogério Bosignoli, Ana Paula Neves Bordallo, Eduardo Brown Guedes dos Santos, Rodrigo Galdino de Paula, Breno Matos Paes de Andrade, Mario João Junior, Daniel Brasil Floriano, Maria Lucia Fleiuss de Farias, Pedro Henrique Brandão Simão