Diagnóstico e segmentos de imagem com auxílio de deep learning: um estudo sobre aplicação da inteligência artificial na área médica
| dc.contributor.advisor | Morales, Aran Bey Tcholakian | |
| dc.contributor.author | Pickler, Gabriel | |
| dc.coverage.spatial | Pedra Branca | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2021-07-03T00:40:33Z | |
| dc.date.available | 2021-07-03T00:40:33Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Existem algumas crenças populares muito fortes que dizem que em breve o mundo será dominado por robôs, que os carros serão voadores e que a inteligência artificial dominará a raça humana: histórias que podem ser encontradas em qualquer rede social digitadas através de um iphone ou android. A tecnologia, a inteligência artificial, não é uma crença popular, é uma realidade. Um objeto, uma forma, um método que pode ser utilizado para melhorar aspectos do nosso dia a dia. Quando se fala da interferência da inteligência artificial na área médica, é necessário pensar: Quantas vidas poderiam ser salvas com o uso de tecnologia avançada? Quantas horas na relação médico x paciente poderiam ser mais bem aproveitadas se o tempo em diagnóstico fosse aprimorado com Deep Learning? Quanto sobre nossa própria biologia seria passível de descoberta com a ajuda de softwares e experimentos tecnológicos? Essa monografia se propõe a discutir e analisar por meio de uma prova de conceito as possibilidades de atuação da Inteligência Artificial dentro da área médica, buscou-se com uso da Deep Learning, diagnosticar pulmões sadios, com pneumonia viral e afetados por COVID-19, através da leitura de imagens. Para além dos termos técnicos, buscou-se criar uma ponte entre a medicina e a tecnologia, comprovando que a via de conversa e pesquisa entre ambos, não é apenas inovadora, mas também extremamente necessária para as práticas diárias em busca de saúde e qualidade de vida. Nesse processo, visitou-se a história do diagnóstico por imagem, a história e a estrutura da Machine Learning, até compreender como funciona a Deep Learning. Criou-se hipóteses e comprovação por meio do projeto a aplicabilidade desses conceitos de forma prática. | pt |
| dc.format.extent | 63 f. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/13792 | |
| dc.language.iso | pt | pt_BR |
| dc.rights | Atribuição 3.0 Brasil | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ | * |
| dc.subject | Machine Learning | pt_BR |
| dc.subject | Deep Learning | pt_BR |
| dc.subject | Diagnóstico por imagem | pt_BR |
| dc.subject | Medicina | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência Artificial | pt_BR |
| dc.subject | Coronavírus | pt_BR |
| dc.title | Diagnóstico e segmentos de imagem com auxílio de deep learning: um estudo sobre aplicação da inteligência artificial na área médica | pt_BR |
| dc.type | Monografia | pt_BR |
| local.author.curso | Sistemas de Informação | pt_BR |
| local.author.unidade | UNISUL / Pedra Branca | pt_BR |
| local.contributor.coadvisor | Ceci, Flávio | |
| local.dateissued.semester | 1 | pt_BR |
| local.rights.policy | Acesso aberto | pt_BR |
| local.subject.area | Ciências Exatas e da Terra | pt_BR |
| local.subject.areaanima | TI & Computação | pt_BR |