FILTER: investigação portuguesa inova no rastreio de doenças oftalmológicas graves

2. Entrevista a Luís Mendes, Investigador Doutorado Contratado pelo projeto FILTER

Luís Mendes Investigador Doutorado Contratado pelo projeto FILTER

> O que considera ser o elemento diferenciador do projeto em que trabalha?

Atualmente, a disponibilidade de ferramentas automáticas que permitem a deteção e caracterização automáticas de lesões é muito limitada. As principais vantagens destas ferramentas são a redução do tempo gasto por um perito na análise dos dados, especialmente para imagens de tomografia de coerência ótica, bem como melhorar a reprodutibilidade e a precisão dos resultados. Ferramentas automáticas são especialmente úteis no âmbito dos programas de rastreio, onde uma grande quantidade de dados é adquirida num espaço de tempo muito reduzido. Este projeto, desenvolvido por uma equipa multidisciplinar, tem como objetivo o desenvolvimento de métodos inovadores, baseados em inteligência artificial, de análise e visualização de imagens de tomografia de coerência ótica e de fotografia do fundo do olho.  

​> Quais os principais desafios com que se depararam?

Existem dois grandes desafios no desenvolvimento de algoritmos baseados em inteligência artificial para a análise de imagens oftalmológicas: a necessidade de ter uma grande quantidade de dados anotados e dos modelos desenvolvidos serem interpretáveis. 

​> Quais os resultados esperados?

O principal resultado espectável deste trabalho de investigação é o desenvolvimento e validação de um protótipo para ser utilizado em contexto de programas de rastreio e na gestão de doenças relacionadas com a idade que podem levar à perda de visão. O protótipo irá permitir a deteção precoce, caracterização e seguimento de lesões associados a degenerescência macular relacionada com a idade e retinopatia diabética (duas das principais causas de perda de visão a nível mundial).

​> O que considera ser crítico para o sucesso do vosso projeto?

De forma a maximizar as probabilidades de sucesso do projeto vai ser necessário ter um conjunto significativo de dados estruturados e anotados que serão utilizados para o desenvolvimento e treino dos algoritmos automáticos de análise de imagem bem como o estabelecimento de colaborações/intercâmbios com outros investigadores de referência na área. 

​> O sistema científico ainda é pequeno para as necessidades do país?

Tendo em conta a dimensão do país e realidade económica, a competitividade de Portugal passa necessariamente por ter um sistema científico que permita promover a criação de conhecimento e de produtos inovadores que possam traduzir-se em riqueza para o país. Embora muito se tenha feito nas últimas décadas em Portugal, é critico que se continue a apostar no reforço do sistema científico.

​> Empresas e Universidade. Ainda são dois mundos?

Fundamentalmente são dois tipos de instituições com missões distintas cujas sinergias devem ser promovidas. As universidades devem garantir que os seus alunos tenham uma formação sólida e adequada à realidade empresarial, promover a investigação, a inovação e a geração de conhecimento que permita ser aplicado por empresas e investidores em produtos/ serviços de valor acrescentado. Programas como o COMPETE 2020 desempenham um papel fundamental na interligação entre estas duas realidades. 

​> Qual o contributo do COMPETE 2020 para os objetivos que definiram para o projeto?

O apoio do programa operacional COMPETE 2020 é fundamental para o desenvolvimento deste projeto inovador de investigação na área biomédica que pretende desenvolver um protótipo para deteção, caracterização e monitorização de alterações associadas a duas das principais causas de perda de visão a nível mundial. Este incentivo vai permitir promover a competitividade nacional na área de métodos avançados de inteligência artificial aplicados a técnicas de imagiologia para a detecção de lesões associadas à degenerescência macular relacionada com a idade e retinopatia diabética. Sistemas automáticos de análise de imagem permitem reduzir os custos associados à análise de imagens bem como melhorar a reprodutibilidade dos resultados. O protótipo a desenvolver neste projecto terá também em consideração a sua utilização em contextos de telemedicina.

3. Apoio do COMPETE 2020