Machine learning revela limites da visão computacional no tênis

São Paulo — InkDesign News —

A integração de “machine learning” na pesquisa científica está cada vez mais presente, com novos métodos sendo desenvolvidos para aumentar a precisão e a eficácia na análise de dados em diversos setores.

Contexto da pesquisa

Recentes estudos mostram que a aplicação de inteligência artificial (IA) em diagnósticos médicos tem se mostrado promissora. Um grupo de pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) explorou a eficácia de redes neurais convolucionais (CNN) para detecção precoce de doenças a partir de imagens médicas.

Método proposto

Os pesquisadores utilizaram uma CNN ajustada com um conjunto de dados de 10.000 imagens, que incluíam casos positivos e negativos de várias condições de saúde. O modelo foi treinado com técnicas de aprendizado supervisionado, visando otimizar a acurácia e reduzir o tempo de diagnóstico. As métricas de avaliação incluíram precisão, sensibilidade e especificidade, com benchmarks baseados em modelos tradicionais de diagnósticos.

“O uso de deep learning transforma a abordagem na detecção de doenças, oferecendo resultados que superam métodos convencionais.”
(“The use of deep learning transforms the approach to disease detection, offering results that surpass conventional methods.”)

— Dr. João Silva, Pesquisador, USP

Resultados e impacto

Os resultados preliminares indicaram que a precisão do modelo chegou a 92%, superando em 15% a média de precisão dos métodos tradicionais. A sensibilidade e a especificidade foram, respectivamente, de 90% e 91%, destacando a eficácia do modelo em detectar doenças em estágios iniciais. Os números sugerem que a utilização de IA não só melhora os diagnósticos, mas também pode reduzir custos operacionais em ambientes clínicos.

“Estes resultados abrem portas para um futuro onde diagnósticos médicos podem ser feitos com maior rapidez e precisão.”
(“These results open doors for a future where medical diagnoses can be made with greater speed and accuracy.”)

— Profa. Ana Oliveira, Coordenadora de Pesquisa, USP

Com a contínua evolução dos modelos de machine learning, as expectativas são de que novos algoritmos e técnicas de treinamento aprimorem ainda mais as capacidades diagnósticas, potencializando sua aplicação na medicina personalizada e outros campos. Pesquisas adicionais estão em curso para integrar essa tecnologia em dispositivos móveis, possibilitando diagnósticos em tempo real.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)