Avanços de IA na medicina

Cirurgia robótica já é realidade tem algumas décadas. Com o advento de conexões rápidas, estáveis e redundantes, surgiu a modalidade remota. Em Junho deste ano (2024), um cirurgião em Roma realizou uma cirurgia robótica em paciente a 8.000 km, em Pequim.

Cirurgia robótica remota
https://newseu.cgtn.com/news/2024-06-12/Chinese-team-perform-world-first-robotic-surgery-from-Rome-in-Beijing-1um4yx45Ixq/p.html

O que poucos perceberam é que, como todos os dados de movimentos e condições são registrados nesse processo, tal ferramenta passa a ser o primeiro passo para cirurgias autônomas.

Um marco na medicina tende a ocorrer em um curto espaço de tempo, visto que temos capacidade de processamento aumentando de forma exponencial e algoritmos sendo treinados com várias técnicas diferentes e com conhecimento dos mais variados e habilidosos profissionais. Com o tempo certamente este conhecimento vai proporcionar ao robô assertividade superior a humana, otimizando movimentos e combinando técnicas nunca antes vislumbradas.

Estamos testemunhando o nascimento de uma nova era na medicina.

Reconhecimento facial – chegamos na perfeição?

Reconhecimento facial – chegamos na perfeição?

Um tópico bastante interessante que vem sendo pesquisado desde a década de 80 é o reconhecimento facial. Até pouco tempo os sistemas de detecção possuiam falhas significativas porém, estudos recentes fizeram uma nova abordagem, dividindo o processo em quatro fases: detecção, alinhamento, representação e classificação. Seguindo esta nova linha, pesquisadores utilizaram uma base de 4.4 milhões de fotos para validar o algorítimo utilizado e conseguiram precisão de 97.25%, que significa uma diferença de apenas 0.25% para a precisão humana (97.50%).

O uso de Inteligência Artificial se mostra uma realidade constante nestes assuntos. A rede utilizada na pesquisa envolveu mais de 120 milhões de parâmetros, utilizando uma rede neural de 9 camadas representando modelos dimensionais. Através desta estrutura foi utilizada uma grande massa de dados para treinamento e teste, quando parâmetros foram ajustados, permitindo a eficácia encontrada.

Esta tecnologia é utilizada tanto por redes sociais como Facebook para identificar pessoas em fotos como por empresas que fornecem ferramentas de segurança, para identificação de indivíduos em imagens de câmera. A aplicabilidade é enorme e a cada dia nos deparamos com um novo uso.

Em um futuro breve teremos maior interatividade com aplicativos e equipamentos capazes de simular diferentes cortes, estilos e cores de cabelo, maquiagem e muitos outros com precisão jamais vista. Um “Big Brother” com mais recursos, permitindo governos e empresas monitorar em tempo real pessoas em ambientes com câmera, também fará parte da realidade dos próximos anos.

PDF do estudo:
DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification