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O poder do machine learning: esta ferramenta pode detetar o cancro precocemente

                                    
                                

Autor: Rui Neto


  1. josé MARIA says:

    No entanto! Tissue contamination challenges the credibility of machine learning models in real world digital pathology
    https://www.modernpathology.org/article/S0893-3952(24)00002-4/fulltext

  2. says:

    Acho que todas as ferramentas complementares só vêm ajudar. Modelos de ML que estejam preparados para análise massiva de dados podem encontrar muitas patologias que nunca ninguém iria analisar até ser tarde demais.
    Posso dar uma exemplo algo simples, mas… Um apresentado do conhecido canal CGN estava a treinar para a prova da “hora”. E estava a usar um dispositivo e aplicação de monitorização de parâmetros fisiológicos. Uma “simples” smart band com uns sensores e ligada a um software que faz uma série de análises. Certo dia ele foi alertado da alteração de alguns parâmetros. Coisas muito ligeiras. Mas continuou porque não tinha sintomas nem quebra aparente de performance. No dia seguinte ainda mais alterações mas nada de sintomas. Mais um dia e estava com sintomas de gripe. O software conseguiu detetar alterações muito ligeiras quando ele já estava infetado, mas sem sintomas nenhuns. Claro que é um mero exemplo, mas não deixa de ser interessante. E cada vez mais temos situações idênticas com os smartwatches.
    Mas a palavra de ordem (pelo menos para já) é mesmo o complementar. Não é substituir ninguém. Mas quando mais redundância houver nos diagnósticos, melhor não? Quantos mais “olhos” na coisa, melhor.
    Até porque os humanos também erram, e não é pouco. Como em qualquer profissão, temos profissionais de saúde bons, assim assim, fraquinhos e maus. Além disso, muitas vezes a “especialização” é inimiga de um bom diagnóstico da situação “geral” pois foca-se demasiado nos pormenores.

    https://www.npr.org/sections/health-shots/2013/02/11/171409656/why-even-radiologists-can-miss-a-gorilla-hiding-in-plain-sight

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