Inteligência artificial ajuda a avaliar testes de alergia na pele

Cientistas poloneses têm SkinLogicName-Solução desenvolvida que permite testes de alergia cutânea mais eficientes e resultados mais confiáveis. O método usa câmeras de vídeo e imagens térmicas e um sistema que analisa as imagens até o último pixel.

Os autores da solução descrita são especialistas da Faculdade de Eletrônica e Tecnologia da Informação da Universidade de Tecnologia de Varsóvia, a equipe do Professor Jacek Stępień (empresa Milton Essex) e o Instituto Médico Militar.

Os testes clínicos deram resultados muito bons. O sistema identifica corretamente até 98% dos casos, mesmo os raros Allergien. Além disso, é com SkinLogicName possível detectar lesões com diâmetro máximo de 0,3 mm.

 Fonte da imagem: Pixabay

Desenvolvimento e operação do SkinLogic

Conforme apontado em um comunicado de imprensa da Universidade de Tecnologia de Varsóvia (WUT), de uma perspectiva de TI, SkinLogic é um sistema de processamento de dados. O dispositivo é composto por um tripé e as câmeras mencionadas no início. Durante os testes, a mão do paciente deve ser fixada no suporte. O aparelho tira fotos com luz visível e infravermelha em determinados momentos e registra o que está acontecendo nos fragmentos de pele tratados com alérgenos. Assim que a documentação digital estiver disponível, é hora de editar o PW algoritmo de usar.

É importante ressaltar que com o método manual usual de medição de reações alérgicas (bolhas), o resultado não é totalmente preciso. No entanto, ao usar o SkinLogic, a medição é realizada pelo algoritmo. Além disso, o sistema verifica o tamanho da reação e outros parâmetros, como, por exemplo, B. sua forma. A imagem obtida com o espectro do infravermelho distante é útil para isso.

Análise de material digital

Durante a análise, as imagens são divididas em segmentos correspondentes à localização das incisões na pele (cada segmento pode ser examinado separadamente). Ao analisar os dados ao longo do tempo, pode-se ver como o segmento mudou.

De onde vêm os dados de entrada para o sistema de inteligência artificial? Eles usaram 1500 imagens de reações alérgicas da pele (registros) que os médicos coletaram durante os ensaios clínicos em 100 pacientes. Isso permitiu que o algoritmo aprendesse a reconhecer qual imagem representa uma reação alérgica e qual não representa.

O que obtemos das imagens da câmera são imagens de 100x100 pixels. Um médico examinando uma bolha alérgica tem apenas a área visível a olho nu. Examinamos cada pixel nas imagens. Pode-se dizer que um diagnóstico padrão é baseado em um único valor, enquanto a resposta testada pela inteligência artificial é baseada em milhões de valores e combinações reconhecidas", explica o professor Robert Nowak, chefe do Departamento de inteligência artificial. Seria extremamente difícil para um humano encontrar esses padrões; uma algoritmo treinado faz este trabalho rapidamente e é muito preciso. Mais dados significam mais ruído para eliminar, mas o algoritmo também pode lidar com esse problema. Nosso sistema foi treinado usando um conjunto de padrões desenvolvidos por um consórcio médico, por isso tem uma base de alta qualidade”, completa o pesquisador.

Melhor diagnóstico e planejamento de tratamento

O sistema está atualmente sendo testado como parte do pré-registro. Uma vez utilizado na prática clínica, pode ser uma ajuda inestimável. Significa mais rápido Diagnosticar, oferece resultados mais precisos e facilita a consulta a outros especialistas graças à aquisição digital do material.

O artigo "Reconhecimento de reação alérgica da pele baseado em termografia por redes neurais convolucionais" foi publicado na revista Scientific Reports em meados de fevereiro.