O ultrassom pulmonar guiado pela IA marca um avanço no diagnóstico de tuberculose

Um estudo apresentado no Escmid Global 2025 demonstrou que um ultrassom pulmonar de IA supera os especialistas em humanos em 9% no diagnóstico de tuberculose pulmonar (TB).

O suíte Ultr-AI analisa imagens de dispositivos de ultrassom portáteis e conectados a smartphones, oferecendo uma alternativa sem escarro, rápida e escalável para detecção de TB. Os resultados excedem os benchmarks da Organização Mundial da Saúde (OMS) para o diagnóstico de tuberculose pulmonar, marcando uma grande oportunidade para a triagem acessível e eficiente da TB.

Apesar das quedas globais anteriores, as taxas de TB subiram 4,6%, de 2020 a 2023. A triagem precoce e o diagnóstico rápido são componentes críticos da estratégia final da TB da OMS ‘, mas muitos países de alto ônus experimentam desistências substanciais dos pacientes no estágio de diagnóstico devido ao alto custo dos equipamentos de radiografia torácica e uma escassez de radiologistas treinados.

“Esses desafios enfatizam a necessidade urgente de ferramentas de diagnóstico mais acessíveis”, explicou o autor do estudo líder, Dr. Véronique Suttels. O trabalho está atualmente publicado no servidor pré -impressão Ssrn.

“O conjunto Ultr-AI aproveita os algoritmos de aprendizado profundo para interpretar o ultrassom pulmonar em tempo real, tornando a ferramenta mais acessível para a triagem de TB, especialmente para profissionais de saúde minimamente treinados em áreas rurais. Ao reduzir a dependência do operador e padronizar o teste, essa tecnologia pode ajudar a diagnosticar pacientes mais rápidos e eficientes.”

A suíte Ultr-AI compreende três modelos de aprendizado profundo: o Ultr-AI prevê a TB diretamente das imagens de ultrassom pulmonar; Ultr-AI (sinais) detecta padrões de ultrassom, interpretados por especialistas em humanos; E Ultr-AI (MAX) usa a maior pontuação de risco de ambos os modelos para otimizar a precisão.

O estudo foi realizado em um centro urbano terciário em Benin, na África Ocidental. Após exclusões, foram incluídos 504 pacientes, com 192 (38%) confirmados como tendo TB pulmonar. Entre a população do estudo, 15% eram HIV positivos e 13% tinham histórico de TB.

Um protocolo de varredura deslizante de ultrassom pulmonar padronizado de 14 pontos foi realizado, com especialistas humanos interpretando imagens com base em achados típicos de ultrassom pulmonar. Um único teste molecular de escarro (MTB XPERT Ultra) serviu como padrão de referência.

O ULTR-AI (MAX) demonstrou sensibilidade de 93% e especificidade de 81% (AUROC 0,93, IC 95% 0,92-0,95), excedendo os limiares de sensibilidade de 90% e 70% para testes de transferência de TB não baseados em sputum.

“Nosso modelo detecta claramente os achados do ultrassom pulmão reconhecível pelo homem-como grandes consolidações e mudanças intersticiais-mas uma abordagem de aprendizado profundo de ponta a ponta captura até características mais sutis do olho humano”, disse o Dr. Suttels.

“Nossa esperança é que isso ajude a identificar sinais patológicos precoces, como pequenas lesões pleurais do sub-centrume comuns na TB”.

“Uma vantagem fundamental dos nossos modelos de IA é o tempo de resposta imediato quando eles são integrados a um aplicativo”, acrescentou o Dr. Suttels.

“Isso permite que o ultrassom pulmonar funcione como um verdadeiro teste de ponto de atendimento com bom desempenho de diagnóstico na triagem, fornecendo resultados instantâneos enquanto o paciente ainda está com o profissional de saúde. O diagnóstico mais rápido também pode melhorar a ligação aos cuidados, reduzindo o risco de perder os pacientes para acompanhar”.

Fornecido pela Sociedade Europeia de Microbiologia Clínica e Doenças Infecciosas