Diagnóstico e segmentos de imagem com auxílio de deep learning: um estudo sobre aplicação da inteligência artificial na área médica

• Autor(a) principal: Pickler, Gabriel
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Universitário da Ânima (RUNA)
• Texto Completo: https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/13792
• topic: Machine Learning; Deep Learning; Diagnóstico por imagem; Medicina; Inteligência Artificial; Coronavírus

Existem algumas crenças populares muito fortes que dizem que em breve o mundo será dominado por robôs, que os carros serão voadores e que a inteligência artificial dominará a raça humana: histórias que podem ser encontradas em qualquer rede social digitadas através de um iphone ou android. A tecnologia, a inteligência artificial, não é uma crença popular, é uma realidade. Um objeto, uma forma, um método que pode ser utilizado para melhorar aspectos do nosso dia a dia. Quando se fala da interferência da inteligência artificial na área médica, é necessário pensar: Quantas vidas poderiam ser salvas com o uso de tecnologia avançada? Quantas horas na relação médico x paciente poderiam ser mais bem aproveitadas se o tempo em diagnóstico fosse aprimorado com Deep Learning? Quanto sobre nossa própria biologia seria passível de descoberta com a ajuda de softwares e experimentos tecnológicos? Essa monografia se propõe a discutir e analisar por meio de uma prova de conceito as possibilidades de atuação da Inteligência Artificial dentro da área médica, buscou-se com uso da Deep Learning, diagnosticar pulmões sadios, com pneumonia viral e afetados por COVID-19, através da leitura de imagens. Para além dos termos técnicos, buscou-se criar uma ponte entre a medicina e a tecnologia, comprovando que a via de conversa e pesquisa entre ambos, não é apenas inovadora, mas também extremamente necessária para as práticas diárias em busca de saúde e qualidade de vida. Nesse processo, visitou-se a história do diagnóstico por imagem, a história e a estrutura da Machine Learning, até compreender como funciona a Deep Learning. Criou-se hipóteses e comprovação por meio do projeto a aplicabilidade desses conceitos de forma prática.