{"id":14345,"date":"2017-04-24T18:55:34","date_gmt":"2017-04-24T21:55:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tiabeth.com.br\/?p=14345"},"modified":"2017-05-05T16:43:38","modified_gmt":"2017-05-05T19:43:38","slug":"tecnologia-da-ibm-diagnostica-retinopatia-diabetica-com-alta-precisao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tiabeth.com.br\/index.php\/2017\/04\/24\/tecnologia-da-ibm-diagnostica-retinopatia-diabetica-com-alta-precisao\/","title":{"rendered":"Tecnologia da IBM diagnostica Retinopatia Diab\u00e9tica com alta precis\u00e3o"},"content":{"rendered":"

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Um programa de software experimental poder\u00e1 produzir uma nova maneira de diagnosticar uma das principais causas de cegueira do mundo.<\/p>\n

A IBM revelou uma nova plataforma de fus\u00e3o de aprendizagem profunda e an\u00e1lise visual que foi capaz de prever e diagnosticar a gravidade da retinopatia diab\u00e9tica (RD) melhor do que os esfor\u00e7os publicados anteriormente usando esta mesma tecnologia, de acordo com recente\u00a0an\u00fancio. <\/a>RD\u00a0\u00e9 uma condi\u00e7\u00e3o em que n\u00edveis elevados de a\u00e7\u00facar no sangue infligem danos \u00e0 retina.<\/p>\n

Cientistas do bra\u00e7o de pesquisa da gigante da computa\u00e7\u00e3o usaram mais de 35.000 imagens oculares para treinar a tecnologia para identificar les\u00f5es como micro-aneurismas e hemorragias para avaliar os danos aos vasos sangu\u00edneos da retina, ao mesmo tempo em que preveem a gravidade da doen\u00e7a.<\/p>\n

A equipe refinou as capacidades de aprendizagem profunda do programa, imbuindo-o com redes neurais convolucionais e aprendizagem baseada em dicion\u00e1rio para que ele possa analisar cada imagem pixel por pixel e patch por patch para que possa aprender padr\u00f5es ligados a patologia ou doen\u00e7a espec\u00edfica, explicou um post<\/a> escrito pelo pesquisador da IBM na\u00a0Austr\u00e1lia, Rahil Garnavi.<\/p>\n

Os resultados indicaram que o software atingiu uma pontua\u00e7\u00e3o de precis\u00e3o de 86 por cento na categoriza\u00e7\u00e3o da gravidade da doen\u00e7a com base numa escala cl\u00ednica de cinco n\u00edveis que v\u00e3o desde nenhuma RD, RD\u00a0moderada, grave ou proliferativa.<\/p>\n

“Os avan\u00e7os recentes no aprendizado profundo e nas tecnologias de an\u00e1lise de imagens est\u00e3o mostrando uma promessa significativa no potencial de ajudar a resolver alguns dos maiores desafios de sa\u00fade que enfrentamos hoje”, disse a Dra. Joanna Batstone, vice-presidente e diretora de laborat\u00f3rio da IBM Research Australia\u00a0em uma declara\u00e7\u00e3o. “Os m\u00e9todos automatizados e altamente precisos de rastreamento da RD t\u00eam o potencial de ajudar os m\u00e9dicos a selecionar mais pacientes do que atualmente \u00e9 poss\u00edvel”.<\/p>\n

Uma empresa subsidi\u00e1ria do Google\u00a0de intelig\u00eancia artificial tamb\u00e9m est\u00e1 trabalhando<\/a> em iniciativa semelhante fazendo parceria com o Servi\u00e7o Nacional de Sa\u00fade do Reino Unido para criar diagn\u00f3sticos digitais que possam rapidamente identificar problemas relacionados com a diabetes ou degenera\u00e7\u00e3o macular.<\/p>\n

RD\u00a0afeta um em cada tr\u00eas das 422 milh\u00f5es de pessoas diagnosticadas com diabetes globalmente. Deixar a condi\u00e7\u00e3o n\u00e3o tratada pode levar \u00e0 cegueira permanente, mas\u00a0sua detec\u00e7\u00e3o precoce e tratamento podem diminuir esse risco em 95 por cento.<\/p>\n

Criar um novo conjunto de ferramentas de software como este poderia ajudar os cl\u00ednicos em \u00e1reas de baixa renda e pa\u00edses em desenvolvimento onde se estima que 90% dos deficientes visuais do mundo vivem. Novas tecnologias dessa natureza podem gerar melhores n\u00edveis de efici\u00eancia ajudando os m\u00e9dicos a examinar um maior n\u00famero de pacientes e obter a ajuda de que precisam mais rapidamente.<\/p>\n

Estes resultados foram apresentados no IEEE’s Simp\u00f3sio Internacional\u00a0sobre Imagem Biom\u00e9dica\u00a0em Melbourne, Austr\u00e1lia.<\/p>\n

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