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Os cientistas desenvolvem um sistema de inteligência artificial para analisar imagens endoscópicas

Os pesquisadores de Peter a grande universidade politécnica de St Petersburg (SPbPU), em colaboração com o centro de investigação médica nacional de Almazov, desenvolveram um sistema de inteligência artificial para analisar as imagens endoscópicas (mucosas dos órgãos). Tal aproximação é exigida conduzindo estudos em massa da selecção, assim como para pacientes de exame em pagamentos remotos nas condições da falta do equipamento médico da olá!-tecnologia.

Os pesquisadores de SPbPU podiam aplicar métodos da inteligência artificial para analisar as imagens médicas obtidas pelos especialistas do centro de investigação médica nacional de Almazov. Os cientistas desenvolveram um software para ajudar clínicos a identificar várias circunstâncias diagnósticas. “Uma das vantagens principais de nosso sistema é a capacidade para automatizar diagnósticos durante exames de selecção em massa. Este sistema eliminará a possibilidade de avaliação subjetiva de imagens médicas. Esta é uma possibilidade receber consultas médicas qualificadas em regiões remotas de Rússia,” disse Elena Velichko, director da High School de física aplicada e de tecnologias espaciais SPbPU.

Os pesquisadores analisam as imagens e descrevem matematicamente os vários parâmetros.

“No sistema, nós usamos as redes neurais profundas, que adquirem a capacidade para isolar e classificar patologias em imagens endoscópicas na aprendizagem. O sistema selecciona áreas suspeitos e demonstra a probabilidade da patologia,” disse Vitaly Pavlov, assistente da High School de física aplicada e de tecnologias espaciais SPbPU. Os pesquisadores usam o centro do super-computador das facilidades politécnicas da universidade para processar a grande quantidade de dados exigidos pelo sistema.

Os primeiros testes do sistema no centro de investigação médica nacional de Almazov são programados para o começo de 2021.

Entre as tarefas as mais importantes de estudos da selecção, especialmente em processo da interpretação da imagem visual, são dois componentes fundamentais. Em primeiro lugar, está obtendo uma imagem de alta qualidade da superfície estudada. É em segundo lugar sua interpretação exacta, a busca para sinais visuais do problema. Neste caso, a análise da máquina mostra resultados surpreendentes.”

Eduard Komlichenko, cabeça da clínica, centro de investigação médica nacional de Almazov