Tuesday, January 25, 2022
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Identificando como as doenças alteram o corpo

Utilizando IA na área da saúde, os pesquisadores analisaram células de estudo para entender como as doenças afetam o corpo

Com a inteligência artificial, os cientistas desenvolveram uma técnica para dar entendimento sobre como as infecções ou feridas mudam o corpo, até as células individuais. A ferramenta de imagem conhecida como TDAExplore utiliza geografia e IA na área de saúde para se concentrar em como as células se alteram durante a doença e onde as mudanças de telefone estão acontecendo, de acordo com Eric Vitriol, Ph.D., estudioso de células e neurocientista do Medical College of Georgia .

O uso de computadores para análise de dados elimina algumas inclinações; no entanto, a IA na área da saúde pode da mesma forma lidar com muito mais informações do que pessoas. A visão computacional, que permite aos PCs extrair dados de imagens avançadas, é um tipo de inteligência artificial que existe há muito tempo. Em vista disso, Vitriol e o criador da comparação individual Peter Bubenik, Ph.D., um matemático da Universidade da Flórida e especialista em análise de dados topológicos, escolheu fundir microscopia, geografia e IA para ver com mais probabilidade quais doenças significa para o corpo.

Não obstante, os cientistas esperavam adquirir inicialmente pedaços de conhecimento sobre o que é comum e o que ocorre em estados de infecção. Embora os designs tenham surgido para mostrar onde está a ação e como ela é coordenada, investigar fisicamente as imagens é tedioso e os pesquisadores podem transmitir suas próprias inclinações. Para que a IA forneça os melhores resultados, os especialistas combinaram a inovação com a geografia, fornecendo percepções de imagens por meio da investigação de informações. Basicamente, o novo acoplamento utilizado no TDAExplore de forma proficiente e equitativa permite aos pesquisadores saber onde e quanto a imagem da célula incomodada contrasta com a preparação ou imagem típica, dados que também fornecem idéias inovadoras e orientações de exploração.

Alguns modelos de aprendizado de máquina exigem muitas imagens para preparar e caracterizar as imagens. A nova estrutura feita por especialistas precisa de algumas imagens de alto objetivo para funcionar. Em minutos, o PC pode terminar o novo pipeline de exame de imagem. A capacidade de obter informações adicionais a partir de imagens requer maior precisão, incorporando a percepção de mudanças na infecção, melhorando os resultados do paciente.

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source – www.analyticsinsight.net

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