Existem muitos pontos problemáticos quando se trata do coronavírus, oficialmente conhecido como COVID-19. Uma delas é como exatamente testar as pessoas quando os kits de teste necessários são escassos. Uma solução possível poderia ser permitir que a inteligência artificial examinasse as radiografias do tórax dos pulmões dos pacientes para detectar sinais de possíveis danos pulmonares causados pelo coronavírus.
Essa é a base para várias tentativas interessantes e promissoras de desenvolver uma rede neural que possa ser usada para fornecer uma forte indicação sobre a probabilidade ou não de um paciente ter COVID-19. Pesquisadores da empresa médica chinesa Infervision recentemente se uniu a Hospital Wuhan Tongji, na China, para desenvolver uma ferramenta de diagnóstico COVID-19. Segundo informações, agora está sendo usado como ferramenta de triagem no Hospital Universitário Campus Bio-Medico, em Roma, Itália.
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Enquanto isso, outros pesquisadores da Universidade de Waterloo em Ontário, Canadá, e da Canadian A.I. empresa DarwinAI esta semana
anunciou uma nova rede neural de acesso aberto isso é aberto ao público. A rede neural foi anunciada em EmTech Digital da MIT Technology Review evento do CEO da DarwinAI, Sheldon Fernandez. Chamado COVID-Net, pretende ser uma ferramenta que pode ser usada para triagem semelhante – e está aberta para futuras pesquisas. testes por pesquisadores de todo o mundo, que em breve poderão implantá-lo como um recurso de saúde pública muito necessário solução.“Realizamos o treinamento [da IA] em um conjunto de dados composto por 5.941 imagens de radiografias de tórax póstero-anteriores, em 2.839 casos de pacientes, de dois repositórios de dados de acesso aberto”, disse Alexander Wong, um dos pesquisadores do projeto, ao Digital Tendências. “Até agora, a sensibilidade aos casos de COVID-19 é bastante boa. No entanto, os dados sobre os casos de COVID-19 ainda são limitados e continuamos a melhorar o modelo COVID-Net à medida que mais dados chegam ao longo do tempo.”
Este é o problema que qualquer IA. os pesquisadores provavelmente encontrarão. Simplificando, ainda há muito a aprender sobre a COVID-19, o que pode dificultar o desenvolvimento de ferramentas para reconhecê-la (e, neste caso, distingui-la de outras doenças pulmonares). É por isso que a ideia de um sistema publicamente disponível – e publicamente escrutável – é tão promissora.
“[COVID-Net] atualmente não é usado pelos pacientes”, disse Wong. “Mas continuamos a trabalhar arduamente para melhorar os resultados e convidamos médicos, institutos clínicos e organizações para usá-lo, dar feedback e contribuir com dados para que possamos acelerar sua prontidão para uso clínico Implantação. Neste momento, tudo está disponível para a comunidade global, por isso esperamos que isto acelere o progresso e os avanços nesta área.”
IA os pesquisadores estão sempre falando em querer resolver grandes problemas. No momento, este é um dos maiores que existem.
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