Perspectivas Futuras Da Inteligência Artificial

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 postagens originais com fins essencialmente educacionais. Se trata de perguntas de extrema atualidade, o faz a partir de um ponto de vista mais pedagógico e de divulgação que, minucioso e profundo.

Em linhas gerais, o propósito desta revista é a divulgação de aspectos primordiais e básicos de temas interessantes para os radiologistas, sem aprofundar em excedente, o que se reflete pela linha editorial deste número. Razões para a seleção. A inteligência artificial aterrou recentemente na Radiologia e foi feito com uma aura de revolução.

Inteligência artificial (IA): inteligência 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” pra aquela que podes desenvolver-se em tarefas de superior complexidade. Machine learning: capacidade de um sistema de realçar a sua resposta a um estímulo, através da experiência e de modo autônoma. Deep learning: subtipo de machine learning que incorpora algoritmos de maior dificuldade.

Rede Neural Artificial: redes integradas por camadas de perceptrones ou neurônios susceptíveis de ser ativado por um sinal de suficiente intensidade que induz um novo impulso pra camadas subseqüentes com as quais se conectam. Overfitting: defeito derivado de um método de aprendizagem alterado pelo excessivo ruído gerado por elementos dispensáveis decorrência da introdução excessiva de imagens não marcadas no sistema. Aplicações de Inteligência artificial. Um dos primeiros tipos de programas de IA que se tentou inserir em radiologia, foram aqueles voltados pra detecção nas imagens radiológicas de elementos muito concretos, a título de exemplo microcalcificaciones numa mamografia. Estes sistemas baseiam-se na CAD e a sua principal limitação é que não dispõem de machine learning.

Barreiras de inteligência artificial e novos desafios. A inevitabilidade de acesso a grandes bancos de imagens: imprescindíveis para treinar as redes. O processamento dos fatos: apesar de que atualmente há uma abundância de referências de imagens como os sistemas PACS, as imagens precisam ser processadas antes de serem utilizados para treinar a rede, o que requer enorme trabalho.

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As responsabilidades médico-legais: se o diagnóstico não é praticado por um ser humano, cabe perguntar, deste modo, quem é o responsável por este diagnóstico. Perspectivas futuras da inteligência artificial. De forma inevitável a IA fará porção das ferramentas com que o radiologista deve trabalhar no futuro, o que leva a afirmar novas relações estreitas entre os radiologistas e outros profissionais de computação e engenheiros de computação.

O post trata de um assunto de certa dificuldade pros radiologistas como é o da IA, e o faz de forma pedagógica, concisa e simples, focalizándose nos aspectos mais práticos pro dia-a-dia. Além disso, induz à reflexão sobre isso acordados elementos que, brevemente, nos encontraremos pela prática clínica e que o radiologista deve começar a considerar, como são as questões éticas decorrentes da utilização de sistemas baseados em IA.

As expedições se advertiram para o sul do continente e, enfim, foi Fernando de Magalhães, que descobriu o canal natural navegável que hoje leva o nome de estreito de Magalhães. Durante os séculos seguintes, diversas expedições, com diferentes objetivos, exploraram a localidade dos canais fueguinos e os canais patagônicos.