ESTUDO DA AUTOMAÇÃO PARA AUXÍLIO DA CARACTERIZAÇÃO E DIAGNÓSTICO DE FERIDAS POR APLICAÇÃO DIGITAL

Abstract

Com os avanços na tecnologia, alguns softwares para diagnóstico de feridas foram desenvolvidos, a fim de auxiliar o profissional da saúde na obtenção de análises precisas e confiáveis. Porém, os programas já desenvolvidos possuem funções muito especificas individualmente, tornando necessário o estabelecimento de uma metodologia que reúna técnicas e dados de uma maneira mais abrangente, inclusive com abordagens de inteligência computacional, adaptados a realidade de operação prática do UNISAGRADO, local de desenvolvimento dessa pesquisa. É objetivo desse projeto estabelecer diferentes conjuntos de técnicas envolvendo processamento de imagens digitais e visão computacional no intuito de caracterizar aspectos visuais de feridas obtidas por imagens digitais, auxiliando no diagnóstico e tomada de decisão por profissionais especializados. Para tanto, é fundamental a existência de um conjunto inicial de dados sistematicamente organizados, confiável e que sirva para treinamento e validação de técnicas computacionais futuramente. A ideia deste projeto pode ser dividida em duas etapas consecutivas: a primeira corresponde ao desenvolvimento de um modelo de Machine Learning que seja capaz de processar computacionalmente imagens de feridas isolando a região da lesão e a categorizando de acordo com bibliografia farmacológica; a segunda etapa do projeto dedica-se ao desenvolvimento de uma aplicação digital que implementa o modelo e realiza a análise e categorização da ferida em tempo real. O modelo desenvolvido foi treinado utilizando KNN e XGBOOST sob as imagens coletadas. O acerto final foi de 67%, sendo necessárias melhorias e maiores testes para que a eficácia do software possa ser considerada satisfatória. Com os resultados obtidos, fica à disposição dos usuários uma ferramenta inicial que auxilie na detecção e categorização de feridas.