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ai: ferramenta de IA promete diagnóstico preciso de Alzheimer – Últimas notícias


Um pesquisador de origem indiana nos Estados Unidos desenvolveu um inteligência artificial (AI) algoritmo que promete diagnosticar com precisão o Alzheimer, sem a necessidade de exames caros ou testes pessoais.

O software não só pode diagnosticar Alzheimer com mais de 95 por cento de precisão, mas também é capaz de explicar suas conclusões, permitindo que os médicos verifiquem a precisão de seu diagnóstico. “Este é um verdadeiro avanço”, disse o criador da ferramenta, KP Subbalakshmi, do Stevens Institute of Technology, nos Estados Unidos.

“Estamos abrindo um novo campo de pesquisa empolgante e tornando muito mais fácil explicar aos pacientes por que a IA chegou à conclusão de que chegou ao diagnóstico de pacientes”, acrescentou ela.

Ao projetar um mecanismo de IA explicável que usa mecanismos de atenção e rede neural convolucional, a equipe foi capaz de desenvolver um software que poderia identificar com precisão os sinais indicadores bem conhecidos do Alzheimer.

A equipe treinou o algoritmo usando textos produzidos por indivíduos saudáveis ​​e pessoas com Alzheimer conhecidas, enquanto descreviam um desenho de crianças roubando biscoitos de um pote.

Usando ferramentas desenvolvidas pelo Google, Subbalakshmi e sua equipe converteram cada sentença individual em uma sequência numérica única, ou vetor, representando um ponto específico em um espaço de 512 dimensões.



Tal abordagem permite que até mesmo sentenças complexas recebam um valor numérico concreto, tornando mais fácil analisar relações estruturais e temáticas entre sentenças. Ao usar esses vetores junto com recursos feitos à mão, o sistema de IA gradualmente aprendeu a detectar semelhanças e diferenças entre frases faladas por pessoas saudáveis ​​ou não saudáveis.

“Isso é absolutamente de última geração. Nosso software de IA é a ferramenta de diagnóstico mais precisa atualmente disponível, ao mesmo tempo que é explicável”, disse Subbalakshmi.

O sistema também pode incorporar facilmente novos critérios que podem ser identificados por outras equipes de pesquisa no futuro, de modo que só ficará mais preciso com o tempo. “Projetamos nosso sistema para ser modular e transparente”, disse Subbalakshmi

“Se outros pesquisadores identificarem novos marcadores de Alzheimer, podemos simplesmente conectá-los à nossa arquitetura para gerar resultados ainda melhores”, acrescentou ela. O estudo foi apresentado no 19º Workshop Internacional de Data Mining em Bioinformática no BioKDD.


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