O Projeto ContraCovid


Desafios

A escassez de testes para o novo Coronavírus tem sido um dos principais obstáculos no enfrentamento à pandemia. Outro desafio é detectar precocemente se uma pessoa com os sintomas da COVID-19 vai precisar de atendimento médico por conta de dificuldade respiratória. A evolução rápida, silenciosa e desconhecida dessa doença faz com que muitos pacientes só procurem atendimento quando já é tarde demais para tratar a Síndrome Respiratória Aguda Grave que ela causa.

Diante disso, perguntamos: existem formas da população, sem sair de casa, descobrir as chances dos seus sintomas serem da COVID-19? E de identificar se o seu quadro respiratório vai se agravar?

Objetivo

Para responder essas e outras perguntas, este projeto investiga técnicas de processamento de sinais e inteligência artificial para desenvolver um método de baixo custo para detecção e monitoramento da COVID-19 através da análise automática de sintomas, particularmente a tosse e a dificuldade respiratória.

Nossa expectativa é que o resultado do projeto possa ser disponibilizado por meio de um aplicativo de celular e, talvez, um dispositivo auxiliar. Dessa forma, pretendemos levar essa tecnologia a uma grande parcela da população.

Situação da Pesquisa

Em meados de maio, a pesquisa foi autorizada pela Comissão Nacional de Ética em Pesquisa do Ministério da Saúde do Brasil para condução de experimentos com seres humanos.

Assim, estamos começando uma fase importante que é a coleta de dados para validação dos métodos propostos. A coleta será realizada de duas formas: com dispositivo específico em pacientes hospitalizados e através do Aplicativo ContraCovid que criamos para pacientes em auto-isolamento.

Com base nos resultados preliminares da pesquisa, o aplicativo também permite que o usuário acompanhe a evolução dos seus sintomas ao longo dos dias.

Nossa Equipe

O estudo é conduzido pela Universidade Federal do Recôncavo da Bahia (UFRB), sob a coordenação do professor Igor Miranda, e conta com a colaboração da Universidade de Stellenbosch (África do Sul). A equipe sulafricana é liderada pelo professor Thomas Niesler. Conheça nossa equipe:


Dr. Igor Miranda é professor adjunto da UFRB. Possui graduação e mestrado em Engenharia Elétrica/Eletrônica e doutorado em Engenharia Industrial pela UFBA. Durante pesquisa pós-doutoral na Universidade de Stellenbosch, atuou em projeto para monitoramento automático da tuberculose a partir do som da tosse. Tem experiência em sistemas embarcados, projeto de circuitos integrados digitais, processamento digital de sinais e inteligência artificial.


Dr. Thomas Niesler é professor titular da Universidade de Stellenbosch. Possui graduação e mestrado em engenharia elétrica pela Universidade de Stellenbosch e doutorado pela Universidade de Cambridge. Tem ampla experiência em projetos na área de aprendizado de máquina e processamento de sinais aplicados a sensores inteligentes, reconhecimento de fala e outros sinais sonoros. Realiza pesquisa sobre detecção e monitoramento da tuberculose a partir do som da tosse.


Msc. João Carlos Bittencourt é professor assistente na UFRB. Possui graduação em Engenharia de Computação pela UEFS com período sanduíche na Universidade de Lisboa/IST e mestrado em Engenharia Elétrica pela UFBA. Tem experiência em sistemas de criptografia, arquiteturas em hardware reconfigurável e sistemas cyber-físicos.


Breno Prazeres possui graduação em Engenharia Elétrica e Ciências Exatas e Tecnológicas pela UFRB.


Taylane Oliveira possui graduação em Ciências Exatas e Tecnológicas pela UFRB. Atualmente é graduanda em Engenharia Elétrica na UFRB.


Gabriel Oliveira é graduando no Bacharelado em Ciências Exatas e Tecnológicas da UFRB.

Rafael Melo é graduando no Bacharelado em Ciências Exatas e Tecnológicas da UFRB.