São Paulo — InkDesign News —
A inteligência artificial (AI) tem avançado significativamente nos últimos anos, especialmente com a aplicação de algoritmos de machine learning, que permitem a análise de grandes volumes de dados com alta eficiência e precisão.
Contexto da pesquisa
Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) estão explorando novos métodos de machine learning para melhorar a acurácia na predição de doenças. O foco da pesquisa está na utilização de Redes Neurais Recorrentes (RNN), amplamente reconhecidas por sua eficiência em processar sequências de dados, como sinais biomédicos.
Método proposto
A abordagem implementada envolve o uso de RNNs com Long Short-Term Memory (LSTM) para analisar dados coletados de diversos sensores em tempo real. A equipe utilizou um conjunto de dados de 10.000 amostras, incluindo sinais vitais de pacientes e históricos médicos. Os modelos foram treinados e avaliados utilizando o benchmark de acurácia, e a RNN-LSTM alcançou 92% de precisão, superando as abordagens tradicionais.
“Acreditamos que esse modelo pode transformar a maneira como doenças são diagnosticadas, permitindo intervenções mais rápidas e eficazes.”
(“We believe this model could transform how diseases are diagnosed, allowing for quicker and more effective interventions.”)— Dr. João Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo
Resultados e impacto
Os resultados do estudo demonstraram uma melhoria significativa na acurácia diagnóstica em comparação aos métodos clássicos de machine learning, que apresentaram um limite de 85% de precisão. A pesquisa foi publicada na revista científica Journal of Machine Learning Research e está sendo considerada um avanço crucial para a medicina preditiva.
“As implicações para a saúde pública são enormes, pois tecnologias como essa podem reduzir os custos de saúde e melhorar a qualidade de vida.”
(“The implications for public health are enormous, as such technologies can reduce healthcare costs and improve quality of life.”)— Dr. Ana Pereira, Diretora, Laboratório de Inovação em Saúde
Os próximos passos incluem a validação dos resultados em um ambiente clínico e a integração da tecnologia em sistemas de saúde existentes. Essas aplicações promissoras podem, futuramente, revolucionar o diagnóstico e tratamento de várias condições médicas.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
