O câncer de pulmão é cobrado a cada ano, a existência de 1,sete milhares de pessoas em todo o mundo, número que torna a variedade mais letal da doença. A ausência de acesso a provas adequadas, e as altas taxas de defeito representam um percentual relevante dos diagnósticos fogem da detecção precoce e só se confirmam em estados avançados, quando o mal é mais complexo de tratar.
Agora, um grupo de engenheiros do Google e cientistas da Universidade de Northwestern acreditam que a Inteligência Artificial (IA) poderá auxiliar a eliminar as taxas de mortalidade graças a sistemas de aprendizado profundo. Os resultados de tua procura foram publicados nesta segunda-feira pela revista Nature Medicine.
O aprendizado profundo é uma técnica que permite que uma máquina treinar-se a si mesma em uma tarefa, a partir da análise de grandes quantidades de detalhes. Neste caso, seus criadores montaram um sistema que permite a avaliação e o diagnóstico, por intermédio da observação de uma prova chamada tomografia axial computadorizada (TAC).
Mozziyar Etemadi, professor nas faculdades de Medicina e de Engenharia na Universidade de Northwestern, e também co-autor do estudo. Este tipo de sistemas de aprendizagem repousam sobre redes neurais artificiais, um tipo de IA utilizadas em carros autônomos, tecnologia militar ou simuladores de xadrez.
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As redes neurais podem aprender tarefas, em grande proporção, por si mesmas através da análise de dados relacionados, sejam jogos anteriores, viagens de carro ou imagens. Neste caso, o sistema de aprendizado profundo foi treinado utilizando Tac de tórax de pacientes desconhecidos, cujos resultados foram verificados depois por meio de biópsias. Os casos de estudo foram extraídos da apoio de detalhes da própria instituição norte-americana. Os resultados do novo sistema, foram comparados com os obtidos por seis radiologistas humanos após examinar as mesmas tomografia computadorizada.
Na maioria das métricas para o paradigma de computador foi mais preciso do que os médicos. Além disso, detectou-se menos falsos positivos, o que poderia resultar em uma redução de procedimentos supérfluos em cenários clínicos reais. Etemadi. “Não só podemos diagnosticar melhor um câncer, no entanto assim como de suprimir que exista, o que poderia impossibilitar uma biópsia pulmonar invasiva, cara e com riscos para o paciente”.
De acordo com seus criadores, o sistema foi especialmente certeiro no diagnóstico de pacientes que dispunham de exames anteriores, visto que isto permite retirar sugestões sobre a meio ambiente do tumor com base em tuas taxas de progresso. O padrão computacional teve melhores resultados que os radiologistas em casos em que não se dispunha de imagens por ressonância magnética antes e conseguiu resultados idênticos quando existiam imagens anteriores.
E os animais não-humanos podem zorquear assim como de diferentes maneiras. E o que é mais, à medida que se desenvolvem os pcs, queremos encontrar que groquear não era bastante, deste modo que carecemos criar mais legendas. Mas tudo isto pertence ao futuro. Na verdade, nós projetamos nossos computadores, de tal jeito que conseguem resolver problemas que não são de interesse e, então, temos a impressão de que pensam. Não obstante, precisamos discernir que, apesar de que um computador resolve um dificuldade que nós mesmos teríamos que solucionar sem ele, ele e nós resolvemos, através de alguns processos inteiramente diferentes.
Eles groquean e nós pensamos, e é inútil dar voltas e debater se os computadores pensam. Os pcs também conseguem conceder-lhe voltas e falar se os seres humanos groquean. Mas, é razoável supor que os seres humanos fabricados por uma inteligência artificial tão diferente da inteligência humana, que buscasse um reconhecimento do groqueo do micro computador como algo independente do pensamento humano? Já ocorreu antes.