São Paulo — InkDesign News —
A crescente importância do “machine learning” (aprendizado de máquina) na pesquisa atual tem gerado inovações significativas em diversas áreas, desde saúde até tecnologia. Estudos mostram que a integração de técnicas avançadas de AI pode transformar setores inteiros.
Contexto da pesquisa
Recentemente, uma equipe de pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) focou no desenvolvimento de algoritmos de aprendizado profundo para identificação de padrões em dados médicos. Este estudo busca aprimorar diagnósticos precoces de doenças como câncer e diabetes.
Método proposto
Os pesquisadores implementaram uma Rede Neural Convolucional (CNN) para processar imagens médicas, utilizando um conjunto de dados que inclui mais de 10.000 imagens rotuladas. O método foi avaliado em bancadas de testes padrão como o ImageNet, onde obteve uma acurácia de 93%.
“Ao utilizar CNNs, conseguimos aumentar significativamente a precisão nos diagnósticos, superando métodos tradicionais.”
(“By using CNNs, we were able to significantly increase diagnostic accuracy, surpassing traditional methods.”)— Dr. Ana Silva, Pesquisadora, Universidade de São Paulo
Resultados e impacto
Os resultados indicaram uma redução de 25% no tempo necessário para diagnosticar condições críticas comparado com métodos manuais. Além disso, a implementação do modelo em sistemas existentes pode facilitar a adoção de soluções de inteligência artificial em clínicas e hospitais.
“Estamos desenvolvendo um framework que poderá ser facilmente integrado em práticas clínicas, promovendo uma melhor assistência aos pacientes.”
(“We are developing a framework that can be easily integrated into clinical practices, promoting better patient care.”)— Dr. Marcos Lima, Líder da Pesquisa, Universidade de São Paulo
Os próximos passos incluem a validação clínica através de parcerias com hospitais e a ampliação do modelo para outras áreas, como análise preditiva em saúde pública. Esta abordagem pode revolucionar a assistência médica, contribuindo para um diagnóstico mais rápido e preciso.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
