Ciências da Saúde
Enfermagem
Resumo
A contagem de plaquetas é uma etapa essencial para o diagnóstico de diversas doenças hematológicas, especialmente em crianças com leucemia, nas quais a ausência de transfusões pode aumentar o risco de óbito em até 67% (GONÇALVES, 2019). A demora na obtenção desses resultados pode comprometer a intervenção clínica em casos críticos. Diante desse problema, o projeto tem como objetivo desenvolver um modelo de inteligência artificial (IA) baseado em Deep Learning para a contagem automática de plaquetas em amostras sanguíneas, oferecendo uma solução rápida e precisa. A justificativa para o uso de IA e visão computacional reside na necessidade de um método acessível, de baixo custo e eficiente para regiões com limitações de infraestrutura laboratorial. Como aponta Antonello (2017), a visão computacional atua como os “olhos” da máquina, permitindo análises automatizadas com alta precisão. A metodologia adotada inclui o uso de Python e dos frameworks Keras e Tensor Flow para a construção do modelo, que, a partir de dados obtidos em amostras reais e por meio de visitas ao Centro de Pesquisa Boldrini, é treinado para identificar e contar as lâminas de forma automatizada. Os resultados preliminares indicam uma alta precisão do modelo, o que pode contribuir significativamente para a prevenção de hemorragias graves e para a melhoria do tratamento em pacientes pediátricos. Esperamos que a implementação desse modelo em laboratórios reduza o tempo de diagnóstico e permita intervenções médicas mais rápidas e eficazes, principalmente em áreas de difícil acesso
Palavras-chave: Inteligência Artificial , Plaquetas, Leucemia