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Software desenvolvido pela Verily (empresa subsidiária do Google) é capaz de identificar a pressão sanguínea e riscos de doenças cardiovasculares apenas com imagens da retina ocular.


Medição da pressão sanguínea, um exame de sangue, um formulário gigantesco de perguntas e uma série de visitas ao médico – normalmente, esse é o procedimento pelo qual passa uma pessoa que deseja saber o risco que corre de ter doenças cardiovasculares no futuro.

Esse procedimento é bastante custoso e demanda tempo e trabalho tanto dos funcionários de saúde quanto dos pacientes. Afinal, um(a) enfermeiro(a) precisa medir a pressão sanguínea, coletar o sangue e enviá-lo para análise. Um(a) médico(a) precisa obter dados como idade, histórico familiar de doenças, frequência de atividades físicas, peso, hábitos alimentares e de fumo do paciente. É preciso então cruzar cuidadosamente essas informações com o resultado do exame sanguíneo para se ter um diagnóstico. Ao fim do procedimento, o(a) médico(a) consegue prever quais os riscos do paciente de desenvolver doenças cardiovasculares nos próximos cinco anos com 72% de precisão.

Um novo software dotado de I.A. desenvolvido pelo Google promete tornar este processo muito mais simples e rápido. Tudo o que o programa precisa para o diagnóstico é uma imagem da retina ocular do paciente. O algoritmo analisa então os padrões das veias da retina e consegue prever – com 70% de precisão – os riscos de doenças cardiovasculares do paciente.

Para chegar a este algoritmo atual, os cientistas do Google usaram machine learning na análise de imagens de retinas e dados médicos de mais de 300.000 pacientes. Redes neurais foram usadas para buscar padrões nessas imagens e dados, fazendo com que o algoritmo aprendesse a associar os sinais das imagens dos olhos com as métricas necessárias para prever doenças cardiovasculares. À medida que mais dados de pacientes são inseridos, mais o algoritmo aprende e aumenta a eficiência de seu diagnóstico.

Graças a softwares como este, a velocidade e a eficiência de diagnósticos tendem a aumentar, e médicos e funcionários de saúde terão mais tempo e energia para se dedicar à atenção e ao cuidado humano e a outras atividades mais complexas que, por ora, máquinas ainda não conseguem realizar.


Câmeras inteligentes na segurança de hospitais

As contribuições da I.A. à medicina não acontecem somente nos diagnósticos: câmeras inteligentes são grandes aliadas na prevenção da violência e de acidentes em ambientes hospitalares.

A Organização Mundial da Saúde (OMS) estima que entre 8% e 38% dos funcionários de saúde ao redor da mundo sofrem ou sofrerão violência física ao longo de suas carreiras. A maior parte desses casos de violência é decorrente do comportamento agressivo de pacientes (alguns com transtornos causados por acidentes, outros com problemas comportamentais) e de seus familiares. Atualmente, poucos hospitais contam com funcionários e instalações suficientes para monitorar e lidar adequadamente com agressores. Mesmo os que contam com câmeras de monitoramento e vigilantes 24 horas por dia ainda sofrem para identificar casos de violência no momento em que ocorrem. Afinal de contas, diferentemente das câmeras, vigilantes são humanos e estão sujeitos ao cansaço e a distrações.

Para resolver esse problema, um hospital em Toronto, no Canadá, está desenvolvendo um sistema de visão inteligente que pode ajudar na prevenção da violência. Câmeras dotadas de inteligência artificial conseguem identificar em tempo real padrões de agressividade dentro do ambiente hospitalar. Graças ao seus algoritmos, essas câmeras conseguem reconhecer movimentos bruscos, barulhos altos e sinais de irritação nos movimentos corporais das pessoas. Uma vez identificados esses padrões, as câmeras emitem imediatamente um alerta para os funcionários.


I.A. e visão computacional na MVISIA

As tecnologias de I.A. e visão computacional que estão revolucionando a medicina, o varejo, a agricultura e a indústria são as mesmas que a MVISIA desenvolve no Brasil.

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Escrito por MVISIA

A MVisia desenvolve máquinas e sistemas baseados em visão computacional e inteligência artificial para qualificação de produtos agrícolas.