Pesquisadores criam modelos de Inteligência Artificial para detectar Covid-19 a partir de raios-X

Pesquisadores do Laboratório de Processamento de Imagens e Visão da Universidade de Waterloo e a startup DarwinAI formaram uma parceria para criar o COVID-Net - uma rede neural convolucional para a detecção do COVID-19 a partir de radiografias de tórax.

Eles começaram a trabalhar neste projeto com o objetivo de usar seus conhecimentos para desenvolver uma ferramenta baseada em IA que pudesse ajudar na triagem e diagnóstico de pacientes para Covid-19.

A ferramenta COVID-Net foi treinada e testada através do conjunto de dados COVIDx - um recurso aberto que realiza mais de 16.000 radiografias de tórax de mais de 13.000 casos de pacientes. Estes testes determinaram que o COVID-Net foi capaz de detectar infecções por Covid-19 com um PPV (valor preditivo positivo) de 88,9%.

O projeto está em andamento e os modelos fornecidos devem ser usados como referência e aprimorados à medida que novos dados são disponibilizados.

O projeto COVID-19 é totalmente de código aberto, com os códigos, documentação, conjunto de dados e documentos científicos disponíveis no site do GitHub.

Adaptado de: https: //syncedreview.com/2020/04/02/darwinai-open-sources-covid-net-as-medical-imaging-in-covid-19-diagnosis-debate-continues/

Página do projeto no Github para obter mais informações: https://github.com/lindawangg/COVID-Net