Artigo original: European Society of Radiology. What the radiologist should know about artificial intelligence – an ESR white paper. Sociedade: European Society of Radiology (@myESR). Palavras-chave: inteligência Artificial intelligence, imaging i informática, radiomics, ethical issues, computer applications. Abreviaturas e acrônimos utilizados: IA (Inteligência Artificial), CAD (Computer-aided detection), CDE (Common Data, Elements), CDS (Clinical Decision Support System), ESR (European Society of Radiology), RM (Ressonância Magnética), TC (Computorizada), PACS (Picture Archiving and Communication System). O número é constituído principalmente de revisões sistemáticas e posts originais com fins fundamentalmente educacionais. Se trata de dúvidas de extrema atualidade, o faz a começar por um ponto de vista mais pedagógico e de divulgação que, minucioso e profundo.
Em linhas gerais, o objetivo dessa revista é a divulgação de aspectos importantes e básicos de focos essenciais para os radiologistas, sem aprofundar em exagero, o que se reflete pela linha editorial deste número. Razões pra seleção. A inteligência artificial aterrou recentemente na Radiologia e foi feito com uma aura de revolução.
Inteligência artificial (IA): capacidade das máquinas de imitar as funções cognitivas humanas. Entende-Se por “IA estreita” a que se aplica exclusivamente a uma tarefa, e por “IA geral” para aquela que pode criar-se em tarefas de maior dificuldade. Machine learning: prática de um sistema de realçar a sua resposta a um desafio, por meio da experiência e de modo autônoma. Deep learning: subtipo de machine learning que incorpora algoritmos de maior complexidade.
Rede Neural Artificial: redes integradas por camadas de perceptrones ou neurônios susceptíveis de ser ativado por um sinal de bastante intensidade que induz um novo impulso pra camadas subseqüentes com as quais se conectam. Overfitting: defeito derivado de um modo de aprendizagem alterado pelo excessivo ruído gerado por elementos dispensáveis resultância da introdução excessiva de imagens não marcadas no sistema. Aplicações de Inteligência artificial. Um dos primeiros tipos de programas de IA que se tentou colocar em radiologia, foram aqueles voltados pra detecção nas imagens radiológicas de elementos muito concretos, como por exemplo microcalcificaciones em uma mamografia. Estes sistemas baseiam-se pela CAD e a tua principal limitação é que não dispõem de machine learning.
Barreiras de inteligência artificial e novos desafios. A indispensabilidade de acesso a grandes bancos de imagens: imprescindíveis pra treinar as redes. O processamento dos dados: embora nos dias de hoje há uma abundância de fontes de imagens como os sistemas PACS, as imagens precisam ser processadas antes de serem utilizados para treinar a rede, o que requer amplo serviço.
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As responsabilidades médico-legais: se o diagnóstico não é executado por um ser humano, cabe perguntar, desta forma, quem é o responsável nesse diagnóstico. Perspectivas futuras da inteligência artificial. De modo inevitável a IA fará quota das ferramentas com que o radiologista tem que trabalhar no futuro, o que leva a decidir novas relações estreitas entre os radiologistas e outros profissionais de computação e engenheiros de computação.
O artigo trata de um assunto de certa dificuldade pros radiologistas como é o da IA, e o faz de modo pedagógica, concisa e descomplicado, focalizándose nos aspectos mais práticos para o dia a dia. Também, induz à reflexão sobre o assunto definidos elementos que, em breve, nos encontraremos na prática clínica e que o radiologista deve começar a declarar, como são as perguntas éticas decorrentes da utilização de sistemas baseados em IA.
As expedições se sugeriram pro sul do continente e, finalmente, foi Fernando de Magalhães, que descobriu o canal natural navegável que hoje leva o nome de estreito de Magalhães. No decorrer dos séculos seguintes, numerosas expedições, com diferentes objetivos, exploraram a localidade dos canais fueguinos e os canais patagônicos.
