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Inteligência Artificial na Medicina

Carlos Melo por Carlos Melo
setembro 27, 2019
em Blog, Data Science, Deep Learning, Machine Learning
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Você consegue imaginar a Inteligência Artificial (IA) ajudando e contribuindo com a detecção de doenças por meio de testes mais rápidos e mais precisos?

É fácil associar o conceito de avanço tecnológico a funcionalidades implementadas no celular, gadgets em carros de última geração e que é possível viajar para os pontos mais equidistantes do mundo em aeronaves cada vez mais sofisticadas.

Inteligência Artificial na Medicina (Deep Learning e Python)

No entanto, é difícil perceber as aplicações que já estão em prática na área da saúde. Será que já é uma realidade ou parece fazer parte de um futuro distante a la carros voadores que víamos nos Jetsons?

Deep Learning: imitando o cérebro humano

O princípio básico da IA é dar aos algoritmos a capacidade de agir e “raciocinar” de maneira similar ao ser humano.

Por exemplo, a técnica conhecida como Deep Learning replica a estrutura basilar dos nossos neurônios, permitindo que estruturas lógicas e complexas possam ser estabelecidas sem a necessidade de supervisão humana.

Inteligência Artificial na Medicina (Deep Learning e Python)

Assim como a inteligência humana, as redes neurais por trás de uma arquitetura de Deep Learning precisam estudar, compreender e aprender como interpretar informações relacionadas ao objeto de estudo proposto.

Uma vez que redes neurais aprendem a interpretar informações, poderão auxiliar o profissional – que não precisará ser especialista na área – a identificar, com mais precisão, um tumor, por exemplo. 

Inteligência Artificial na detecção de câncer

Em 2018, cerca de 1,7 milhões de pessoas morreram devido ao câncer de pulmão.

Seja por detecção tardia, seja por diagnóstico incorreto ou seja pelo fato de o paciente ter sido submetido a um procedimento invasivo (sem necessidade) que acabou gerando complicações: as causas podem ter sido das mais variadas. 

Cientistas realizaram pesquisas e publicaram na revista Nature Medicine um estudo em que foi aplicada, então, a Inteligência Artificial para realizar a leitura de exames de tomografia computadorizada usados para rastrear pessoas com câncer de pulmão.

Em testes realizados com 6.716 casos com diagnósticos obtidos, houve cerca de 94% de precisão em comparação a diagnósticos realizados por especialistas na área. 

No Brasil, mais precisamente na Faculdade de Engenharia Elétrica e da Computação da Unicamp, foram realizados testes em parceria com cientistas da área de dermatologia na expectativa de obter o diagnóstico perfeito, através do uso da IA na vida de pacientes com melanoma.

A ideia é a de evitar, no futuro, a realização de biópsias para saber se trata-se de uma simples pinta ou algo que possa virar motivo de preocupação. 

Benefícios da Inteligência Artificial para a medicina

De uma maneira geral, métodos de Data Science e Deep Learning vêm sendo utilizados cada vez mais em apoio à medicina, uma vez que permitem a extração de insights, mesmo em dados não estruturados.

Inteligência Artificial na Medicina (Deep Learning e Python)

Apesar de permearem a medicina como um todo, os principais ganhos proporcionados pela aplicação da Inteligência Artificial na medicina são:

  • Tratamento de doenças
  • Alerta a respeito do quadro clínico do paciente
  • Identificação e associação de sintomas
  • Precisão do resultado de diagnósticos

Mais do que isso, a adoção em massa de soluções baseadas em IA permitirá que mais pessoas possam ter acesso à serviços de saúde.

Trazendo para nossa realidade do Brasil, basta você imaginar que ainda há inúmeras regiões sem atendimento de médicos especializados. O uso de robôs permitirá que pessoas nesse tipo de situação possam ter acesso à diagnósticos de altíssima precisão.

Inteligência Artificial na Medicina (Deep Learning e Python)

Vale ressaltar que a figura do médico nunca será substituida. Haverá sempraa necessidade de um profissional capaz de conduzir todo o processo.

Em sistema de parceria, as inteligências humana e artificial devem contribuir consideravelmente para a redução de cirurgias desnecessárias, diagnósticos imprecisos e suprir a falta de profissionais frente à crescente demanda desses em lugares onde não há profissionais especializados.

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Carlos Melo

Carlos Melo

Engenheiro de Visão Computacional graduado em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea (AFA) e Mestre em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

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  • Aqui nós 🇺🇸, a placa é sua. Quando você troca o carro,  por exemplo, você mesmo tira a sua placa do carro vendido e instala a parafusa no carro novo.

Por exemplo, hoje eu vi aqui no “Detran” dos Estados Unidos, paguei a trasnferência do title do veículo, e já comprei minha primeira placa. 

Tudo muito fácil e rápido. Foi menos de 1 hora para resolver toda a burocracia! #usa🇺🇸 #usa
  • Como um carro autônomo "enxerga" o mundo ao redor?

Não há olhos nem intuição, apenas sensores e matemática. Cada imagem capturada passa por um processo rigoroso: amostragem espacial, quantização de intensidade e codificação digital. 

Esse é o desafio, representar um objeto 3D do mundo real, em pixels que façam sentido para a Inteligência Artificial.

🚗📷 A visão computacional é a área mais inovadora do mundo!

Comente aqui se você concorda.

#carrosautonomos #inteligenciaartificial #IA #visãocomputacional
  • 👁️🤖Visão Computacional: a área mais inovadora do mundo! Clique no link da bio e se inscreva na PÓS EM VISÃO COMPUTACIONAL E DEEP LEARNING! #machinelearning #datascience #visãocomputacional
  • E aí, Sergião @spacetoday Você tem DADO em casa? 😂😂

A pergunta pode ter ficado sem resposta no dia. Mas afinal, o que são “dados”?

No mundo de Data Science, dados são apenas registros brutos. Números, textos, cliques, sensores, imagens. Sozinhos, eles não dizem nada 

Mas quando aplicamos técnicas de Data Science, esses dados ganham significado. Viram informação.

E quando a informação é bem interpretada, ela se transforma em conhecimento. Conhecimento gera vantagem estratégica 🎲

Hoje, Data Science não é mais opcional. É essencial para qualquer empresa que quer competir de verdade.

#datascience #cientistadedados #machinelearning
  • 🎙️ Corte da minha conversa com o Thiago Nigro, no PrimoCast #224

Falamos sobre por que os dados são considerados o novo petróleo - para mim, dados são o novo bacon!

Expliquei como empresas que dominam a ciência de dados ganham vantagem real no mercado. Não por armazenarem mais dados, mas por saberem o que fazer com eles.

Também conversamos sobre as oportunidades para quem quer entrar na área de tecnologia. Data Science é uma das áreas mais democráticas que existem. Não importa sua idade, formação ou cidade. O que importa é a vontade de aprender.

Se você quiser ver o episódio completo, é só buscar por Primocast 224.

“O que diferencia uma organização de outra não é a capacidade de armazenamento de dados; é a capacidade de seu pessoal extrair conhecimento desses dados.”

#machinelearning #datascience #visãocomputacional #python
  • 📸 Palestra que realizei no palco principal da Campus Party #15, o maior evento de tecnologia da América Latina!

O tema que escolhi foi "Computação Espacial", onde destaquei as inovações no uso de visão computacional para reconstrução 3D e navegação autônoma.

Apresentei técnicas como Structure-from-Motion (SFM), uma técnica capaz de reconstruir cidades inteiras (como Roma) usando apenas fotos publicadas em redes sociais, e ORB-SLAM, usada por drones e robôs para mapeamento em tempo real.

#visãocomputacional #machinelearning #datascience #python
  • ⚠️❗ Não deem ideia para o Haddad! 

A França usou Inteligência Artificial para detectar mais de 20 mil piscinas não declaradas a partir de imagens aéreas.

Com modelos de Deep Learning, o governo identificou quem estava devendo imposto... e arrecadou mais de €10 milhões com isso.

Quer saber como foi feito? Veja no post completo no blog do Sigmoidal: https://sigmoidal.ai/como-a-franca-usou-inteligencia-artificial-para-detectar-20-mil-piscinas/

#datascience #deeplearning #computerVision #IA
  • Como aprender QUALQUER coisa rapidamente?

💡 Comece com projetos reais desde o primeiro dia.
📁 Crie um portfólio enquanto aprende. 
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Dois livros que mudaram meu jogo:
-> Ultra Aprendizado (Scott Young)
-> Uma Vida Intelectual (Sertillanges)

Aprenda em público. Evolua fazendo.

#ultralearning #estudos #carreira
  • Como eu usava VISÃO COMPUTACIONAL no Centro de Operações Espaciais, planejando missões de satélites em situações de desastres naturais.

A visão computacional é uma fronteira fascinante da tecnologia que transforma a forma como entendemos e respondemos a desastres e situações críticas. 

Neste vídeo, eu compartilho um pouco da minha experiência como Engenheiro de Missão de Satélite e especialista em Visão Computacional. 

#VisãoComputacional #DataScience #MachineLearning #Python
  • 🤔 Essa é a MELHOR linguagem de programação, afinal?

Coloque sua opinião nos comentários!

#python #datascience #machinelearning
  • 💘 A história de como conquistei minha esposa... com Python!

Lá em 2011, mandei a real:

“Eu programo em Python.”
O resto é história.
  • Para rotacionar uma matriz 2D em 90°, primeiro inverto a ordem das linhas (reverse). Depois, faço a transposição in-place. Isso troca matrix[i][j] com matrix[j][i], sem criar outra matriz. A complexidade segue sendo O(n²), mas o uso de memória se mantém O(1).

Esse padrão aparece com frequência em entrevistas. Entender bem reverse + transpose te prepara para várias variações em matrizes.

#machinelearning #visaocomputacional #leetcode
  • Na última aula de estrutura de dados, rodei um simulador de labirintos para ensinar como resolver problemas em grids e matrizes.

Mostrei na prática a diferença entre DFS e BFS. Enquanto a DFS usa stacks, a BFS utiliza a estrutura de fila (queue). Cada abordagem tem seu padrão de propagação e uso ideal.

#machinelearning #visaocomputacional #algoritmos
  • 🔴 Live #2 – Matrizes e Grids: Fundamentos e Algoritmos Essenciais

Na segunda aula da série de lives sobre Estruturas de Dados e Algoritmos, o foco será em Matrizes e Grids, estruturas fundamentais em problemas de caminho, busca e representação de dados espaciais.

📌 O que você vai ver:

Fundamentos de matrizes e grids em programação
Algoritmos de busca: DFS e BFS aplicados a grids
Resolução ao vivo de problemas do LeetCode

📅 Terça-feira, 01/07, às 22h no YouTube 
🎥 (link nos Stories)

#algoritmos #estruturasdedados #leetcode #datascience #machinelearning
  • 💡 Quer passar em entrevistas técnicas?
Veja essa estratégia para você estudar estruturas de dados em uma sequência lógica e intuitiva.
⠀
👨‍🏫 NEETCODE.io
⠀
🚀 Marque alguém que também está se preparando!

#EntrevistaTecnica #LeetCode #MachineLearning #Data Science
  • Live #1 – Arrays & Strings: Teoria e Prática para Entrevistas Técnicas

Segunda-feira eu irei começar uma série de lives sobre Estruturas de Dados e Algoritmos. 

No primeiro encontro, falarei sobre um dos tipos de problemas mais cobrados em entrevistas: Arrays e Strings.

Nesta aula, você vai entender a teoria por trás dessas estruturas, aprender os principais padrões de resolução de problemas e aplicar esse conhecimento em exercícios selecionados do LeetCode.

📅 Segunda-feira, 23/06, às 21h no YouTube

🎥 (link nos Stories)

#machinelearning #datascience #cienciadedados #visãocomputacional
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