Inteligência Artificial distingue entre pneumonia e Covid-19 nas radiografias de tórax

o modelo proposto atingiu uma taxa média de sucesso de 92% ao diferenciar os diferentes tipos de pacientes

Uma equipa de investigação da Universidade Politécnica de Valência (UPV), pertencente ao grupo CVBLab, desenvolveu um modelo preditivo de Inteligência Artificial capaz de distinguir entre pacientes saudáveis, com pneumonia e com Covid-19, a partir de radiografias torácicas.

Segundo Valery Naranjo, professor da UPV e diretor do CVBLab, o modelo proposto atingiu uma taxa média de sucesso de 92% ao diferenciar os diferentes tipos de pacientes. “O algoritmo tem um desempenho ainda melhor ao distinguir casos de coronavírus. A sua taxa de sucesso é um pouco maior em relação aos demais casos: 97%”, destaca Valery Naranjo.

O grupo de investigação do CVBLab tem uma longa experiência no campo da Inteligência Artificial. A sua especialidade é o desenvolvimento de algoritmos de visão computacional aplicados a imagens biomédicas. “É por isso que colocamos o nosso conhecimento ao serviço da luta contra esta pandemia”, conclui Julio Silva, engenheiro biomédico e também membro do CVBLab.

Para desenvolver este modelo de previsão, os engenheiros aplicaram técnicas de classificação e segmentação, com base em algoritmos, num grande número de imagens de radiografias. Valery Naranjo explica que existem muito mais radiografias de pacientes saudáveis e de outras pneumonias do que de Covid-19, devido à natureza recente do coronavírus e ao facto de muitos bancos de dados não serem de utilização livre, o que é uma dificuldade adicional. “O modelo que desenvolvemos resolve esse desequilíbrio entre os diversos tipos de pacientes e permite-nos oferecer resultados fiáveis e robustos”.

AG/AO

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