Avanços em Inteligência Artificial na Saúde – Destaque com Nathan Wang

A Inteligência Artificial está se tornando rapidamente um dos principais fatores nos avanços da indústria de saúde. Antes do RE•WORK – Cúpula de Inteligência Artificial em Saúde de Boston, perguntamos a Nathan Wang – Pesquisador de Aprendizado Profundo/Imagem Médica na Universidade Johns Hopkins sobre suas opiniões sobre o assunto. Aqui está o que ele disse:

O que você acha que é o avanço mais importante para a Inteligência Artificial na saúde?

Nos últimos anos, o campo fez grandes progressos na interpretabilidade dos modelos. Como pesquisador, ser capaz de entender intuitivamente o “raciocínio” por trás de nossa Inteligência Artificial nos ajuda a construir modelos mais robustos e precisos. Espero que, eventualmente, clínicos e pacientes sejam capazes de ter mais confiança nesses sistemas de Inteligência Artificial.

O que você acha que será o maior feito da Inteligência Artificial para a saúde e os resultados dos pacientes?

Acho que o maior feito da Inteligência Artificial ainda está por vir. Sinto que, quando a genômica profunda e a radionômica se tornarem mais importantes, a Inteligência Artificial desempenhará um papel ainda maior do que o que desempenha hoje.

Quais são algumas conquistas recentes de um projeto de Inteligência Artificial em que você está trabalhando? Quais desafios você enfrentou durante ele? Como você superou esses desafios?

Meu trabalho na Universidade Johns Hopkins envolve análise de imagens intraoperatórias baseada em aprendizado profundo, particularmente distinguindo entre tecidos cancerígenos e não cancerígenos no córtex cerebral humano a partir de imagens de tomografia de coerência óptica (OCT). Um desafio significativo que eu enfrentei foi projetar um modelo de Inteligência Artificial que se generalize bem para dados de pacientes fora do conjunto de treinamento. Embora as redes profundas sejam excelentes em extrair padrões ocultos, os padrões mais fáceis de aprender não são sempre corretos. Portanto, é importante empregar diferentes métodos de normalização e transformação de dados. Em meu projeto, encontrei que a textura da imagem foi muito útil em um esquema de aprendizado de ensemble, para que tenhamos tanto técnicas de aprendizado profundo quanto técnicas de reconhecimento de padrões clássicas trabalhando juntas.

Quão enraizada estará a Inteligência Artificial no fluxo de trabalho clínico daqui a 5 a 10 anos? Quais serão algumas tendências futuras?

Vejo que a Inteligência Artificial estará cada vez mais próxima de ajudar os especialistas ao longo do fluxo de trabalho clínico, desde o diagnóstico até o tratamento. A Inteligência Artificial provou ser capaz não apenas de diagnóstico e triagem precoces, mas também de prever o prognóstico de longo prazo. Ao participar de tratamentos oportunos, que podem ser tornados mais precisos e eficientes com a Inteligência Artificial, as pessoas podem esperar viver mais e ter vidas mais saudáveis.

O que você está mais ansioso para fazer enquanto fala na Cúpula de Saúde de Inteligência Artificial?

A relevância e o impacto da Inteligência Artificial na saúde são claramente refletidos no impressionante painel de palestrantes especializados de várias indústrias e contextos de pesquisa. Estou ansioso para aprender em primeira mão sobre a vanguarda da Inteligência Artificial em campos adjacentes ao meu e participar de conversas inspiradoras que possam influenciar positivamente a direção da minha pesquisa.

Quer aprender mais?

Nathan estará falando na próxima Cúpula de Inteligência Artificial em Saúde em 13-14 de outubro de 2022, em Boston, MA. Junte-se a ele e a muitos outros especialistas em Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo para aprender mais sobre as últimas tendências e oportunidades na área de saúde.

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Para mais informações, entre em contato com hello@re-work.co.