Inteligência Artificial e Data Mining como Ferramenta no Prognóstico de Doenças

Inteligência Artificial e Data Mining como Ferramenta no Prognóstico de Doenças

Índice

Nos dias atuais, a Inteligência Artificial tem se tornado uma grande aliada a área médica. Lançando mão de algoritmos inteligentes, a Inteligência Artificial está sendo aplicada em várias áreas médicas, tais como oncologia, radiologia, epidemiologia, patologia, infectologia, dentre outras.

Esta aplicação está trazendo resultados importantes, agregando rapidez, confiabilidade, robustez e escalabilidade. Aliada a área de Data mining, a Inteligência Artificial busca descobrir novos padrões e relações em grandes massas de dados da área de saúde que seriam complexos de serem encontrados de maneira manual.

Ao aliar Inteligência Artificial ao Data mining é possível construir sistemas classificadores que conseguem aprender automaticamente a partir de grandes datasets médicos, conseguindo extrair características importantes que serão utilizados para classificar novos pacientes.

Algoritmos

Relacionar características a doenças é importante na elaboração do prognóstico pois consegue-se descobrir quais informações são importantes na classificação da doença, quando comparado a um paciente saudável. Além disso, vários algoritmos inteligentes conseguem determinar quais as faixas de valores que separam pacientes saudáveis de pacientes doentes.

Vários grupos de pesquisa utilizam algoritmos inteligentes como ferramenta de tomada de decisão para doenças. Dentre estes, podemos citar grupos da UFU, UFMG, Fiocruz, UFOP, USP, UFAM, dentre outros. Estes grupos buscam na Inteligência Artificial métodos para seleção de características importantes para doenças tais como AIDS, doença de Chagas, febre amarela, Zika, leucemia, toxoplasmose, hepatite C, tuberculose, dentre outras.

Oncologia de precisão

A Oncotag é um laboratório de análises genéticas com foco em oncologia de precisão, trazendo para o Brasil um teste molecular inédito para avaliação do prognóstico de pacientes com câncer de ovário. O prognóstico se inicia a partir da análise da expressão de genes específicos. Em seguida, essa análise é fornecida a um sistema computacional inteligente que é capaz de fornecer dados relativos a natureza dos tumores e a probabilidade de recidiva do câncer de ovário (recorrência).

Acompanhe nossas redes sociais:

Compartilhe

Facebook
LinkedIn
X
Telegram
WhatsApp

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Esse site utiliza o Akismet para reduzir spam. Aprenda como seus dados de comentários são processados.

Postagens