| Em 10/04/2020

Startups paulistas desenvolvem sistema que detecta febre a distância

Tecnologia de inteligência artificial desenvolvida por empresa paulista apoiada pelo PIPE-FAPESP está sendo utilizada no Hospital Israelita Albert Einstein com o objetivo de diminuir risco de contágio do novo coronavírus (imagem: Hoobox)

Os pacientes que chegam ao Hospital Israelita Albert Einstein, em São Paulo, têm a temperatura medida automaticamente a distância por um sistema de visão computacional instalado em um totem próximo à recepção.

Composto por uma câmera termográfica e algoritmos de reconhecimento facial, o sistema escaneia o rosto e mede a temperatura de forma automatizada. Ao detectar que o paciente está com febre – um dos sintomas da COVID-19 –, a tecnologia de inteligência artificial envia um alerta por smartphone para a equipe de enfermagem de plantão dar início rapidamente ao protocolo de triagem e isolamento, de modo a evitar a possibilidade de contágio do vírus SARS-CoV-2 no ambiente hospitalar.

Batizado de Fevver (em alusão à palavra febre, em inglês, grafada com duas letras v), o sistema foi desenvolvido conjuntamente por duas startups paulistas de inteligência artificial – a Hoobox e a Radsquare, alocadas na incubadora de startups do Hospital Albert Einstein, a Eretz.bio. A Hoobox é apoiada pelo Programa FAPESP Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE).

“Sabíamos que se juntássemos as tecnologias que desenvolvemos conseguiríamos detectar febre com alta precisão”, diz Paulo Gurgel Pinheiro, CEO da Hoobox.

Atualmente em fase de escalonamento, o Fevver é baseado em uma tecnologia de detecção de faces desenvolvida pela Hoobox por meio de um projeto apoiado pelo PIPE-FAPESP.

Para detectar febre, em uma primeira etapa a tecnologia identifica o rosto e extrai pontos dos cantos ao redor dos olhos com alta precisão, descartando ruídos fisiológicos, como o suor. Por meio de uma tecnologia de análise de detecção térmica de radiação de energia infravermelha (termografia), desenvolvida pela Radsquare, é medida a temperatura dos cantos dos olhos, onde estão localizados os canais lacrimais.

“Como são estruturas sem cobertura epidérmica [de pele], têm umidade relativamente estável e são vascularmente muito próximas do cérebro – onde é realizado o controle térmico corporal –, os dutos lacrimais são os locais ideais para avaliar a temperatura corporal por termografia”, explica Felipe Brunetto Tancredi, CSO da Radsquare, que teve apoio da FAPESP num projeto de pesquisa sobre imagens por ressonância magnética.

Se detectado que o paciente está com febre, o sistema tira uma foto e gera uma notificação para a equipe de enfermagem ou da recepção do hospital identificá-lo facilmente.

“O sistema permite detectar febre de um grande número de pacientes de forma muito mais rápida do que os métodos convencionais e sem a necessidade de um operador”, compara Pinheiro.

“Isso é especialmente importante em uma situação de pandemia de COVID-19, como a que estamos vivendo, em que muitos pacientes com sintomas da doença precisam ser atendidos ao mesmo tempo”, avalia.

Em razão dos resultados alcançados, o sistema será instalado também em outros setores do Hospital Albert Einstein com o objetivo de medir a temperatura de visitantes e funcionários da instituição.

“Essa tecnologia é extremamente útil para fazer triagem de forma muito rápida e direcionar pessoas que estão com febre e eventualmente com COVID-19 para um local adequado. Isso aumenta a segurança não só dos pacientes, mas dos funcionários do hospital”, diz José Cláudio Cyrineu Terra, diretor de inovação do Hospital Albert Einstein.

A ideia dos pesquisadores é que o sistema também possa ser utilizado em hospitais de campanha que começaram a funcionar nos últimos dias em diferentes regiões do país e em hospitais da rede pública de saúde. A maior demanda pelo sistema, contudo, tem vindo de indústrias interessadas em monitorar a temperatura de funcionários com o objetivo de diminuir o risco de transmissão do vírus no ambiente de trabalho.

“Nosso desafio, agora, é tornar a tecnologia altamente escalável de modo que possa ter aplicação em vários setores”, afirma Pinheiro.

 

Fonte: FAPESP (Texto: Elton Alisson )

 

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