RESUMO:
A Inteligência Artificial (IA) tornou-se um dos temas mais relevantes e sua influência é significativa na prática da medicina, incluindo a radiologia médica. Muito do sucesso da IA nas últimas décadas pode ser atribuído aos avanços no poder de computação em combinação com uma melhor compreensão dos aspectos teóricos da IA e dos algoritmos implementados. Em 2020, Höeschen apontou que os métodos de reconstrução de imagem baseados em algoritmos de IA, ou seja, software de pós processamento, oferecem muitas possibilidades para otimizar os conjuntos de dados de imagens tridimensionais. No entanto, surgiram dúvidas sobre a confiabilidade, portanto uma avaliação adequada é absolutamente necessária. A falta de testes de controle de qualidade de IA no cenário mundial vai além da questão legal e acadêmica, pois implica em uma discussão relevante sobre a responsabilidade ética dos provedores de tecnologia. Este estudo desenvolveu um simulador 3D para avaliar a segmentação óssea por tomografia computadorizada, destacando a falta de explicabilidade dos modelos de IA disponíveis. Os resultados ressaltam a dependência da densidade sobre a forma na segmentação óssea, enfatizando a necessidade de controle de qualidade antes do uso clínico generalizado.
AUTORES: Dra. Ana Carolina Costa da Silva e Dra. Nélida Lucia Del Mastro (Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares – IPEN/ USP)
PALAVRAS-CHAVE: Controle de qualidade, Inteligência Artificial, Radiologia, Objeto simulador, Segmentação óssea.
LEIA A TESE NA ÍNTEGRA: Criação de um protótipo objeto simulador para o controle de qualidade de algoritmos de segmentação óssea para o uso em softwares de pós processamento tomográfico
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DATA PUBLICAÇÃO: 31 de julho de 2023
