Basta adicionar IA para ultrassom de astronautas especializados
O Sistema Autônomo de Melhoria de Imagens de Ultrassom da ESA, ALISSE, oferece aos astronautas a capacidade no local de capturar imagens de ultrassom com qualidade de diagnóstico como se fossem radiologistas especialistas, graças à assistência da IA e do aprendizado de máquina. Crédito:consórcio ALISSE Dispositivos de ultrassom são comuns em kits médicos orbitais modernos, ajudando a facilitar diagnósticos rápidos de doenças ou alterações corporais dos astronautas. No entanto, é necessária orientação em tempo real de especialistas locais para adquirir imagens de ultrassom clinicamente úteis. Assim que os astronautas viajarem para a Lua ou para o sistema solar, tal orientação deixará de ser prática devido ao atraso envolvido. Um novo projeto liderado pela ESA visa aproveitar a IA e a aprendizagem automática para que os astronautas possam realizar sozinhos exames de ultrassom com qualidade próxima da de um especialista.
“O sucesso da exploração tripulada depende da saúde e segurança dos nossos astronautas”, explica o engenheiro biomédico da ESA, Arnaud Runge, que supervisiona o projeto. "À medida que as missões se aventuram no espaço, isso se torna algo mais difícil de garantir porque o número e as habilidades dos tripulantes serão limitados. Portanto, precisamos de assistência tecnológica para tornar as futuras tripulações cada vez menos dependentes da experiência baseada na Terra."
Viver em um volume restrito na ausência sustentada de gravidade enquanto está exposto a altos níveis de radiação pode afetar muitos órgãos críticos, além de levar a distúrbios de equilíbrio, alterações de fluidos, alterações no funcionamento visual, descondicionamento cardiovascular, diminuição da função imunológica, atrofia muscular e perda óssea. Além disso, futuras missões planetárias poderão causar ferimentos durante operações de superfície.
A boa notícia é que a maioria dessas condições pode ser monitorada por meio de imagens de ultrassom, contando com ecos de som além do alcance auditivo de nossos ouvidos para abrir janelas para os tecidos moles do corpo humano. A má notícia é que são necessários anos de treinamento para tornar alguém proficiente na realização de exames de ultrassom.
“As imagens ultrassonográficas já se tornaram uma ferramenta de diagnóstico essencial para as tripulações da Estação Espacial Internacional”, comenta Carlos Illana da GMV em Espanha, a empresa que lidera o consórcio do projeto da ESA. “Mas na prática atual na ISS, o astronauta que aplica o dispositivo de ultrassom em seu companheiro de tripulação recebe orientação em tempo real de um operador de ultrassom experiente no solo ou realiza as investigações com base no treinamento limitado recebido antes da missão. ." ALISSE é capaz de diferenciar entre o 'modo de detecção de plano' clinicamente valioso de caminhos longos para um órgão versus uma visão lateral 'transversal' menos útil. Crédito:consórcio ALISSE Arnaud acrescenta:"Para superar este desafio, a ESA trabalhou anteriormente no conceito de tele-ultrassom robotizado, onde o radiologista especialista na Terra pilotava remotamente a sonda de ultrassom a bordo da ISS. No entanto, embora seja interessante para utilização também na ISS Quanto às aplicações terrestres, esta abordagem também tem limitações:na verdade, uma vez que as missões tripuladas se estendam para além da órbita da Terra até ao espaço profundo, tal orientação deixará de ser viável, porque a maior distância da Terra dá origem a um maior atraso nas comunicações, enquanto a largura de banda também será restringido."
Há, portanto, necessidade de soluções que proporcionem mais autonomia à tripulação. Em resposta, o Sistema Autónomo de Melhoria de Imagens de Ultrassons da ESA, ALISSE, oferece aos astronautas a capacidade no local de capturar imagens de ultrassons com qualidade de diagnóstico como se fossem radiologistas especialistas, graças à assistência da IA e da aprendizagem automática.
Colaborando com o projeto, o Grupo de Física Nuclear da Universidade Complutense de Madrid desenvolveu novas técnicas de simulação de ultrassom e síntese de imagens, enquanto o Serviço de Radiologia de Emergência e Urgência do Hospital La Paz, em Madrid, forneceu orientação em exames de ultrassom e patologias, bem como o fornecimento e rotulagem de centenas de milhares de exames de ultrassom anônimos, usados para treinar a rede neural de aprendizagem profunda que sustenta o sistema ALISSE.
Arnaud acrescenta:"La Paz é o maior hospital da Espanha, realizando mais de meio milhão de exames de ultrassom por ano somente no Serviço de Emergência, utilizando mais de 40 modelos de dispositivos diferentes. Usamos um mecanismo de aprendizagem ativo para filtrar imagens não interessantes , deixando menos de 2% que o Serviço de Radiologia selecionou e rotulou para o treinamento do nosso Subsistema de Treinamento de Rede Neural."
Isto equivale a uma enorme quantidade de imagens curadas de mais de 50.000 pacientes por órgão, incluindo muitos exemplos de casos “patológicos” – ou doentes. Para o protótipo inicial do ALISSE, o consórcio explorou rins e bexigas, como órgãos abdominais muito representativos que não são fáceis de digitalizar, relacionados com doenças comuns dos astronautas, como formação de cálculos e retenção urinária.