deep learning

Você já ouviu falar em Deep Learning?

Escrito por Luiz Otávio Ferreira
 em 23 de junho de 2022

Olá, pessoal, tudo bem?

Me chamo Luiz Otávio, sou analista de dados e também estudante do Programa de Pós-Graduação em Ciência de Dados e Big Data pela Universidade Federal do Paraná. É um prazer poder contribuir um pouco aqui no blog da DBC.

Recentemente, venho lendo alguns artigos e estudos relacionados a utilização de técnicas de Machine Learning, não só em aplicações tradicionais nas quais conhecemos hoje, como detecção de fraudes, recomendação de conteúdo, bots para atendimento ao cliente e logística. Mas sim na área de análise de saúde, também conhecido pelo termo Healthcare Analytics.

 Quando pensamos em utilizar a infinita gama de dados disponível hoje para a saúde, significa que temos a chance de ajudar pessoas no tratamento daquilo que já é considerado o mal do século: o câncer. Mas antes de entrarmos um pouco mais a fundo nesse assunto, é importante entendermos o conceito de aprendizagem profunda e como ela pode nos ajudar no nesse assunto.

Deep Learning (aprendizagem profunda) é a subdisciplina da inteligência artificial que usa redes neurais artificiais para simular em máquinas o funcionamento do cérebro humano a partir de grandes conjuntos de dados. Ela é a principal tecnologia usada principalmente quando nos referimos em análise de imagem (visão computacional) e reconhecimento de fala.

            As redes neurais são distribuídas em camadas de neurônios matemáticos contendo algoritmos de função de ativação na qual a informação passa.

A abordagem tradicional é utilizar os dados para desenvolver recursos, criar novas variáveis e então selecionar o modelo de algoritmo para estimar as incógnitas. Tudo isso pode produzir sistemas preditivos não tão bem difundidos, uma vez que a exatidão depende da qualidade do modelo aplicado.

Já com a aprendizagem profunda, a abordagem consiste em substituir essa formulação e a especificação do modelo por camadas que aprendem a reconhecer os dados. A promessa está em sistemas preditivos que se adaptam bem, melhoram continuamente e são dinâmicos. Não há mais a necessidade de adaptar um modelo, mas sim de treiná-lo.

Mas como exatamente o deep learning pode ajudar?

Diagnóstico em Imagens Médicas

O setor da saúde apresenta diversas características que o torna único. É notória a necessidade de precisão e alto nível de cuidados e serviços no atendimento médico.

O diagnóstico de doenças como o câncer através de imagens médicas atraiu muita atenção nos últimos anos graças ao deep learning. A visão computacional, em conjunto com outros exames de imagens da área médica como diagnóstico assistido por computador, anotação de imagem e terapia guiada por imagens, abriram muitas novas oportunidades para revolucionar a saúde.

Atualmente, a subjetividade do especialista é um dos principais problemas no diagnóstico do paciente. Tudo depende da experiência do médico e como ele pode interpretar o resultado final, pois os métodos convencionais utilizados podem ser demorados, tediosos e estarem sujeitos a erros de interpretação.

 

Deep Learning no Combate ao Câncer de Mama

Recentemente, um artigo publicado pela famosa empresa multinacional americana Nvidia apresentou que a aprendizagem profunda diminuiu a taxa de erros para diagnósticos de câncer de mama em 85%. Esse estudo foi inspirado quando a mãe de um dos fundadores da plataforma de imagens médicas Behold.ai foi informada por um médico que estava curada do câncer de mama; esse diagnostico revelou ser falso mais tarde, o que poderia ter custado a sua vida. A boa notícia é que a detecção precoce do câncer faz com que o paciente tenha a sua probabilidade de sobrevivência aumentada em até 10 vezes.

O câncer é o principal problema de saúde pública no mundo, cerca de 18 milhões de novos casos em 2018, além de também ter impactos significativos e crescentes na economia. O custo anual de tratamento ao câncer foi estimado em cerca de 1,6 trilhão de dólares em 2010.

Felizmente, o deep learning mostrou ter potencial para alcançar resultados de precisão diagnóstica mais altos, e isso pode ser um diferencial entre a vida e a morte.  Sabemos que ela ainda está começando, mas promete, num futuro próximo, transformar a vida das pessoas.

REFERÊNCIAS
www.inca.gov.br/estimativa/introducao
scielosp.org/article/sdeb/2019.v43nspe2/147-154
portaltelemedicina.com.br/blog/machine-learning-na-saude-conheca-algumas-aplicacoes
blog.multiedro.com.br/machine-learning-na-area-da-saude
www.behold.ai
blogs.nvidia.com/blog/tag/healthcare-life-sciences
www.emerj.com/ai-sector-overviews/deep-learning-in-oncology
www.sas.com/pt_br/insights/analytics/deep-learning.html#deepworks
www.deeplearningbook.com.br/o-que-sao-redes-neurais-artificiais-profundas/
por Luiz Otávio Ferreira Analista de Dados
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