Integração de modelos de inteligência artificial para análise de imagens médicas usando Streamlit
Abstract
O avanço das tecnologias de inteligência artificial (IA) culminou no rápido desenvolvimento de modelos aplicados para resolver problemas da vida real. Uma das áreas mais beneficiadas por esse avanço foi a área da saúde (RAJPURKAR et al., 2022), devido aos diversos desafios enfrentados em ambientes médicos. Para os pacientes, é essencial obter um diagnóstico preciso e rápido. Porém, almejar os dois atributos simultaneamente é um grande desafio na área da saúde, especialmente em momentos de superlotação de hospitais. Regularmente, apenas uma das medidas é priorizada, podendo expor os pacientes a riscos. Uma solução que é bastante discutida na literatura é a integração de sistemas de IA com procedimentos médicos, a fim de agilizar, auxiliar e fornecer uma maior precisão aos hospitais. Dito isso, esse trabalho busca facilitar o equilíbrio das duas métricas ao criar um sistema destinado a auxiliar profissionais de saúde na sua tarefa de reconhecimento de lesões e doenças em imagens médicas. Esse sistema é composto por diversos modelos de visão computacional pré-treinados, capazes de analisar e alertar os profissionais sobre doenças ou lesões no paciente, disponíveis em uma aplicação no Streamlit, que facilita o acesso e o uso do programa por usuários. O sistema foi testado por pessoas da área da saúde e avaliado a partir de um questionário para medir sua efetividade. O formulário de avaliação não obteve muitas respostas, mas o retorno foi positivo
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