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Pesquisa que combina machine learning e inteligência artificial busca diminuir tempo dos exames de ressonância magnética

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Pesquisador do IEEE, Filipe Torres acredita que o modelo pode ser ampliado para outros exames de imagem e de sinais biológicos como tomografia e eletroencefalograma, auxiliando diagnósticos mais precisos e reduzindo tempo e custo

Em tempos de pandemia mundial, os estudos e pesquisas com novas tecnologias como ciência de dados, machine learning e, sobretudo, Inteligência Artificial tornam-se cada vez mais importantes para que se tenha, em um futuro próximo, possibilidades de diagnósticos mais rápidos e precisos e, consequentemente, tratamentos mais adequados. Neste contexto, pesquisa desenvolvida na Universidade de Brasília (UnB), pelos pesquisadores Filipe Emídio Torres e Cristiano Jacques Miosso – membros do Instituto dos Engenheiros Eletrônicos e Eletricistas (IEEE), maior organização técnico-profissional do mundo dedicada ao avanço da tecnologia em benefício da humanidade – busca a diminuição de tempo dos exames de Ressonância Magnética e a melhora na qualidade de imagens.

"Estamos combinando algoritmos de Machine Learning com Inteligência Artificial para o processamento de dados de imagens e vídeos", explica  Torres. Com a diminuição de tempo do exame, mais pessoas poderão utilizar os equipamentos, minimizando os problemas de alta demanda pela ressonância magnética, principalmente nos serviços públicos.

Os estudos mostram que esse modelo tecnológico pode ser aplicado também em outros exames de imagem e de sinais biológicos como a tomografia computadorizada e o eletroencefalograma. Para Torres, as inovações tecnológicas vão ajudar muito ainda a área da saúde, especialmente em problemas relacionados às novas pandemias e doenças em geral. "O mundo aprendeu muito com esse problema atual e deve-se olhar mais para esse campo da ciência", preconiza. 

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