Inteligência Artificial em Medicina Flashcards
Como se pode definir AI?
AI é um ramo da Ciência da computação centrado no desenvolvimento de métodos computacionais capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana como o raciocínio, a aprendizagem, a resolução de problemas, a perceção e compreensão da linguagem
que palavras estão sempre presentes não definições de AI?
- computer science
- intelligence
- computers
- people/human
A industria da saúde está no top 10 industrias que mais estão a adotar a IA?
sim, lugar 9
quais os dois paises que mais estão a adotar a IA?
EUA e china
em IA escolher o algoritmo correto é o mais imortante?
não, escolher os dados corretos é tão ou mais importante que o algoritmo correto
Quais são os cuidados a ter com os dados antes da implementação do algoritmo?
- recolha
- curadoria de dados (limpeza e organização)
- critérios de inclusão/exclusão
- processamento dos dados
- divisão dos dados (teste, treino, validação)
se os dados forem bons, o todos os algoritmos têm um bom desempenho?
não, continuamos a precisar de um algoritmo robusto para os tornar úteis
no que consiste machine learning?
implementação dos métodos de computação (algoritmos) que suportam a AI
que tipos de algoritmos de machine learning existem?
- classic learning (supervised e unsupervised)
- reinforcement learning
- neural networks
- deep learning
- anomaly detection
- ensemble methods
o que é semi-supervised learning?
o algoritmo ML utiliza métodos de ML supervisionados para rótular os dados
o que é reinforcement learning?
treinar o algoritmo de ML para realizar ações num ambiente de modo a maximizar as recompensas ao longo do tempo (Ex: tumor, jogo quente-frio)
o que é deep learning?
subconjunto do ML que permite que modelos computacionais compostos por várias camadas de processamento representem dados com vários níveis de abstração através do algoritmo de retropropagação
o que são convolutional neural networks (CNN)
são uma classe epecializada de algoritmos de DL para processar dados estruturados (Ex: imagens) através da aprendizagem automática de caracteristicas espaciais e hiérarquicas
o que são camadas de concolução em CNN?
detetar padrões nos dados de entrada
o que são camadas de Pooling em CNN?
reduzir a dimensão espacial dos dados, preservando informações importantes
o que são camadas fully connected em CNN?
combinar as caracteristicas extraídas pelas camadas anteriores e “tomar decisões finais”
quais as tarefas principais de CNN?
- classificação (assigning labels to images)
- segmentação (assigning objects categoty labels to each pixel)
- deteção (locating and outlining specific entities)
- geração (remoção de reído, gerar imagens sintéticas) - GANS (generative adversarial networks)
vantagens da pipeline de ML tradicional
- versátil
- controlo/interpretação clara de todas as fases
- adaptável a diversos tipos de dados
desvantagens da pipeline de ML tradicional
- depende da segmentação e da qualidade das features extraídas
- time-consuming pipeline
- time-consuming para médicos (segmentação tem de ser precisa)
- resultados aceitáveis mas não ótimos (e pouco generalizáveis)
vantagens da pipeline de DL
- não é necessária segmentação, nem extração e seleção de features (rápido e automático)
- consegue captar padrões complexos nas imagens
- bons resultados e com boa generalização
- pipeline simples, não exaustiva
desvantagens da pipeline de DL
- precisa de uma grande conjunto de dados
- necessários mais recursos e maior tempo computacional
- era visto como “black box” (ultrapassado com as tecnicas de heat maps)
qual a área da medicina com maior aplicação e absorção real de ferramentas de AI? e porquê?
Imagiologia, com a evolução da área os dados ficam mais complexos e há um maior tempo de análise, que pode ser diminuído com a AI
Ex: classificar quanto à presença ou ausência de cancro da mama
(complementar ao radiologista)
o que é sensibilidade de um algoritmo?
probabilidade de um teste ser positivo se o indivíduo tiver a doença
(recall)
o que é especificidade do algoritmo?
probabilidade de um teste ser negativo se o individuo não tiver a doença
