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

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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