Pesquisadores da UFPE desenvolveram um método para agilizar o diagnóstico da Covid-19 através de imagens radiológicas. Com o auxílio de modelos de Inteligência Artificial (IA), os autores construíram modelos de redes neurais convolucionais (CNN) para, a partir de imagens de raios-X de tórax, distinguir uma pessoa saudável de uma pessoa com pneumonia ou Covid-19.
Foram usados seis diferentes bancos de dados com imagens de raios-X de tórax disponíveis em repositórios abertos para diferenciar os quadros de Covid-19 e pneumonia. O estudo foi realizado por pesquisadores do Centro de Estudos e Ensaios em Risco e Modelagem Ambiental da Universidade Federal de Pernambuco (Ceerma-UFPE). Caio Souto Maior, João Mateus Santana, Isis Didier Lins e Márcio das Chagas Moura assinam a pesquisa.
Nela, segundo a professora Isis Lins, os autores tiveram o cuidado de utilizar imagens de pessoas saudáveis, com pneumonia e com Covid-19, provenientes de múltiplas bases, tanto no treinamento, quanto no teste da CNN, e os resultados foram bastante satisfatórios. “Obtivemos precisão balanceada de 97.0%, ou seja, de cada 100 imagens identificadas pelo modelo, como de indivíduos com Covid-19, 97 estão corretamente associadas a pessoas doentes”, explica.
Leia aqui a reportagem na íntegra ou no instagram da FolhaPE.
Fonte: Folha de Pernambuco.
Nenhum comentário