Tudo sobre Inteligência Artificial
Um modelo criado na Austrália pode ajudar radiologistas a diagnosticar com precisão casos de pneumonia, Covid-19 e outras doenças pulmonares a partir de inteligência artificial.
A ferramenta foi treinada a partir de dados coletados em ultrassom e identifica padrões de doenças que afetam os pulmões ao longo do tempo. A IA acertou 97% dos diagnósticos após passar por verificações de profissionais médicos.
O estudo foi conduzido na Universidade Charles Darwin da Austrália (CDU) e na Universidade Internacional Unida e da Universidade Católica Australiana.
Este modelo ajuda os médicos a diagnosticar doenças pulmonares de forma rápida e precisa, apoia sua tomada de decisão, economiza tempo e serve como uma valiosa ferramenta de treinamento
— disse a coautora e professora associada adjunta da CDU, Niusha Shafiabady.
Tecnologia usa IA explicável para aumentar confiabilidade (Imagem: CDU/Divulgação)Leia Mais:
Tecnologia como aliada
A tecnologia usa IA explicável, um método que permite que usuários humanos entendam e confiem nos resultados criados por algoritmos de aprendizado de máquina.
O modelo se baseia em uma técnica que mostra aos radiologistas por que tomou certas decisões, tornando mais fácil para eles confiar e entender os resultados
— afirmou Shafiabady.
Os testes combinaram dois tipos de IA: rede neural convolucional (CNN), que identifica padrões em imagens e quadros; e modelo de memória de curto prazo (LSTM), que analisa os dados em um período de tempo, excluindo dados considerados irrelevantes.
Modelo híbrido de IA foi nomeado de TD-CNNLSTM-LungNet (Imagem: CDU/Divulgação)O novo modelo híbrido foi nomeado de TD-CNNLSTM-LungNet, e superou as ferramentas de diagnóstico de IA existentes, que atualmente pontuam em torno de 90-92%, de acordo com o site New Atlas.
Agora, os pesquisadores pretendem treinar a IA para identificar mais doenças, como tuberculose, pulmão negro, asma, câncer, doença pulmonar crônica e fibrose pulmonar. Além disso, a ferramenta pode ser adaptada para avaliar outras imagens, como tomografias computadorizadas e raios X.