O Professor Adjunto Tan Tao, os Assisentes Sun Yue e Patrick Cheong-Iao Pang, os doutorandos Pang Xintao e Zhang Yanming, da Faculdade de Ciências Aplicadas da Universidade Politécnica de Macau, em conjunto com o Dr. Edmundo Patricio Lopes Lao, médico do Centro Hospitalar Conde de São Januário, e com os académicos da Universidade Sun Yat-sen e do Primeiro Hospital Afiliado da Universidade Sun Yat-sen, desenvolveram uma investigação conjunta para desenvolver o modelo leve de inteligência artificial “BLENet”, que ajuda a dividir com precisão a área do ventrículo esquerdo em ecocardiografia, desempenhando um papel fundamental no diagnóstico e avaliação de doenças cardíacas e fornecendo suporte à investigação científica para promover o desenvolvimento de aplicações clínicas inteligentes na área da saúde.

Na prática clínica, a ecocardiografia requer capacidade de análise em tempo real e é realizada com dispositivos portáteis em cenários médicos para monitorizar as funções cardíacas e apoiar as decisões clínicas. O modelo de inteligência artificial “BLENet” desenvolvido pela equipa de investigação foi inspirado no sistema visual biológico e adopta um design inovador que imita o mecanismo de processamento visual biológico, sendo optimizado para dispositivos clínicos portáteis, para que possa funcionar eficientemente em ambientes com espaço limitado.

O modelo “BLENet” foi avaliado com base em dados clínicos do Primeiro Hospital Afiliado da Universidade Sun Yat-sen e em dois conjuntos de dados públicos, e os resultados indicam a sua potencial aplicação na prática clínica. Com a segmentação precisa da área do ventrículo esquerdo na imagem de ecocardiografia e a análise precisa das imagens, os médicos podem monitorizar melhor as mudanças no estado do paciente, definir planos de tratamento e avaliar a eficácia do tratamento de doenças cardíacas.

Os resultados da investigação foram publicados na revista internacional de renome IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology com o título “BLENet: uma rede leve e eficiente de inspiração biológica para segmentação do ventrículo esquerdo em ecocardiografia” (BLENet: a Bio-inspired Lightweight and Efficient Network for Left Ventricle Segmentation in Echocardiography). O projecto de investigação é financiado pelo Fundo para o Desenvolvimento das Ciências e da Tecnologia de Macau (0041/2023/RIB2) e o texto completo da investigação pode ser consultado em: http://mpu.mo/pkyc.

A IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology é uma revista científica de alto nível do IEEE (Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrónicos), dedicada à tecnologia de vídeo, incluída em bases de dados internacionais como SCIE e Scopus, com o factor de impacto mais recente de 11,1. Está classificada em 20.º lugar na área de Engenharia Electrónica e Eléctrica e está no primeiro quartil (Q1) do Journal Citation Reports (JCR), com uma percentagem de 94,5%. A revista também está classificada no primeiro quartil (Q1) na classificação por categorias principais e secundárias da Academia Chinesa de Ciências.