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Ferramenta de aprendizado de máquina supera médicos na diferenciação de condições musculares

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Pesquisadores desenvolveram um algoritmo para auxiliar no diagnóstico de distúrbios musculares com base em imagens patológicas coradas, usando redes neurais convolucionais (RNCs) profundas.

Descobriu-se que o algoritmo supera os patologistas na diferenciação precisa entre dois grupos de doenças: miopatias inflamatórias idiopáticas (MIIs) e doenças neurogênicas não miosites.

Os pesquisadores da IBM Japan e do Centro Nacional de Neurologia e Psiquiatria (National Center of Neurology and Psychiatry), em Tóquio, Japão, desenvolveram conjuntos de dados de treinamento e conjuntos de dados de teste com base em um total de 4.041 imagens patológicas coradas com hematoxilina e eosina (H&E) de 1.400 lâminas.

O objetivo foi desenvolver um algoritmo em 2 etapas. A primeira etapa realizaria a diferenciação entre os dois grupos a seguir:

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