São Paulo — InkDesign News — Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) estão utilizando machine learning para melhorar a acurácia em diagnósticos médicos, destacando a importância da análise de dados em tempo real para a tomada de decisões.
Arquitetura de modelo
O modelo desenvolvido baseia-se em redes neurais profundas, especificamente em uma arquitetura chamada de Multi-Layer Perceptron (MLP). Essa abordagem permite a identificação de padrões complexos em datasets volumosos que, tradicionalmente, seriam difíceis de analisar manualmente.
“O uso de arquiteturas de aprendizado profundo tem revolucionado a forma como analisamos grandes volumes de dados”
(“The use of deep learning architectures has revolutionized how we analyze large volumes of data”)— Dr. João Silva, Pesquisador, USP
Treinamento e otimização
Durante o treinamento, foram utilizados conjuntos de dados com mais de 100 mil registros, otimizando a rede através de técnicas de regularização e ajuste de hiperparâmetros. O tempo médio de treinamento foi de 12 horas em uma configuração com múltiplas GPUs, aumentando a eficiência no processamento.
“A implementação de técnicas de regularização foi crucial para evitar o overfitting e melhorar a generalização do modelo”
(“Implementing regularization techniques was crucial to avoid overfitting and improve model generalization”)— Ana Pereira, Cientista de Dados, USP
Resultados e métricas
Os resultados preliminares indicaram uma acurácia de 92% nos testes, superando benchmarks anteriores, que ficavam em torno de 85%. Além da acurácia, as métricas de F1 e AUC-ROC também mostraram uma performance altamente competitiva. Essa melhoria demonstra o potencial do aprendizado automático em diagnósticos médicos, onde a precisão pode diretamente influenciar as intervenções clínicas.
Os próximos passos incluem a implementação de tecnologias de edge computing para permitir análises em tempo real em ambientes clínicos, além de estudos adicionais para validar a aplicabilidade do modelo em diferentes contextos de saúde.
Os pesquisadores acreditam que suas descobertas poderão impactar significativamente na maneira como os diagnósticos são realizados em todo o Brasil, mostrando a importância de investir em machine learning na área da saúde.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
