Protótipo de um sistema com visão computacional para identificação de tipo sanguíneo e fator Rh

Resumo

A evolução da automação laboratorial é fundamental para a segurança diagnóstica, auxiliando na redução de erros humanos. Este trabalho apresenta um protótipo baseado em visão computacional destinado à classificação automatizada dos grupos sanguíneos (A, B, AB e O) e do fator Rh (+/-),  via análise de imagens de tubos de ensaio. A solução utiliza a linguagem Python e a biblioteca gratuita OpenCV para processar reações de aglutinação em amostras com soros Anti-A, Anti-B e Anti-D. O método baseia-se na segmentação de regiões de interesse e na análise de densidade de pixels para diferenciar aglutinações de sedimentos homogêneos. Em 112 amostras avaliadas, o protótipo obteve 92,86% de resultados conclusivos assertivos, demonstrando seu potencial como ferramenta para auxiliar análises, reduzir tempo e minimizar erros humanos em processos laboratoriais.