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IA desenvolvida por brasileiros pode ajudar a diagnosticar tumores cerebrais

Vitor Guerras
24 / 02 / 2025 às 08 : 02
A IA desenvolvida por pesquisadores da Unifal, em Minas Gerais, é capaz de diagnosticar tumores cerebrais com alta precisão. - Foto: Dicom/UNIFAL-MG
A IA desenvolvida por pesquisadores da Unifal, em Minas Gerais, é capaz de diagnosticar tumores cerebrais com alta precisão. - Foto: Dicom/UNIFAL-MG

Pesquisadores brasileiros criaram uma inteligência artificial (IA) capaz de diagnosticar tumores cerebrais com uma taxa de acerto de 99,75%. A pesquisa foi premiada!

O estudo, realizado na Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL-MG), foi conduzido pelo estudante Lucas Costa Lima Ferreira. A ferramenta utiliza redes neurais profundas para analisar imagens de ressonância magnética e identificar padrões que diferenciam quatro categorias: glioma, meningioma, adenoma de hipófise e cérebro saudável.

“Ao olharmos para algo novo, primeiro percebemos formas simples, como linhas e cores, e, à medida que focamos mais conseguimos identificar detalhes complexos até reconhecer o que estamos vendo. Da mesma forma, essas redes analisam imagens de ressonância magnética, começando por características básicas até identificarem padrões específicos que ajudem a distinguir as imagens entre diferentes tipos de tumores cerebrais e cérebros saudáveis”, detalhou o estudante em entrevista à Universidade.

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Ideia promissora

O projeto começou durante uma disciplina do curso de Ciência da Computação.

Lucas, que gostaria de estudar mais sobre as aplicações de IA na medicina, propôs a ideia à professora Ângela Leite Moreno.

A partir de deep learning e machine learning, a equipe conseguiu desenvolver a abordagem inovadora, capaz de analisar detalhadamente imagens médicas.

O algoritmo trabalha parecido com a visão humana e identifica elementos básicos antes de reconhecer padrões mais complexos.

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Precisão impressionante

Os resultados do estudante surpreenderam pela precisão da ferramenta.

Com mais de 1.300 imagens analisadas, a IA conseguiu um índice de 99,75% de acerto. O aumento é significativo frente a métodos já existentes no mercado.

Ao longo desse tempo foi possível obter 95,57% de acerto nesse tipo de problema, mas com as técnicas utilizadas nesse trabalho foi possível classificar um total de 1.311 imagens com 99,75% de acerto, um aumento significativo com a técnica desenvolvida

Segundo o grupo, o avanço representa uma grande mudança na forma como os médicos vão interpretar exames de imagem.

Além disso, a tecnologia também pode ajudar a reduzir erros e agilizar a tomada de decisão frente à doença.

Premiações e o futuro

O trabalho já fez o maior sucesso e acumula premiações.

Lucas já tem prêmio nos Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional e o Congresso brasileiro Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia.

Para ele, as premiações representam uma validação de todo o estudo.

“Representa uma validação do impacto do trabalho na área de ciência de dados aplicada a essa área e também o representa o reconhecimento do nosso esforço de mais de um ano no desenvolvimento da pesquisa”, explicou.

Agora, o pesquisador segue trabalhando no estudo. Em novos testes, ele já conseguiu elevar a precisão do diagnóstico para 99,92%.

Para o futuro, Lucas quer publicar os resultados em novas revistas científicas e tentar implementar a tecnologia em hospitais e clínicas.

A taxa de acerto chegou próximo dos 100%, com 99,75%. - Foto: Dicom/UNIFAL-MG
A taxa de acerto chegou próximo dos 100%, com 99,75%. – Foto: Dicom/UNIFAL-MG
A tecnologia pode identificar 4 padrões cerebrais. - Foto: Dicom/UNIFAL-MG
A tecnologia pode identificar 4 padrões cerebrais. – Foto: Dicom/UNIFAL-MG
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