Pesquisadores da Stanford Medicine treinaram um algoritmo alimentado por inteligência artificial (IA) para analisar um grupo de imagens médicas do antigo Twitter, com o intuito de descobrir como a plataforma de Musk responde à ferramenta.
O algoritmo, que processou mais de 200.000 imagens patológicas — normalmente imagens de alta resolução de células ou tecidos corados — se mostrou capaz de ler imagens de diversas condições, como melanoma, câncer de mama ou uma infecção parasitária.
- Segundo o Medical Xpress, a ferramenta pode encontrar imagens semelhantes com base em uma pesquisa de imagem ou texto na plataforma;
- Esse algoritmo não deverá ser utilizado para diagnósticos clínicos, mas poderá servir como uma poderosa ferramenta de referência para médicos e estudantes;
- “A principal aplicação é ajudar os patologistas humanos a procurar casos semelhantes para referência”, disse James Zou, autor do estudo.
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“Pode ser surpreendente para algumas pessoas que haja realmente muito conhecimento médico de alta qualidade compartilhado no Twitter”, afirma Zou. Com essa praticidade de pesquisa, o X se tornou um tipo de fórum popular para patologistas compartilharem imagens interessantes. Com a intensificação disso, a comunidade adotou amplamente um conjunto de 32 hashtags para identificar subespecialidades.
É uma comunidade muito ativa, e é por isso que conseguimos organizar centenas de milhares dessas discussões sobre patologia de alta qualidade no Twitter
James Zou
Uma publicação na plataforma sobre determinada uma patologia pode incluir desde imagens de um paciente não identificado até uma breve descrição e hashtags relevantes. Os pesquisadores destacam que esse método pode ser uma forma de ensinar sobre algoritmos e reconhecimento de dados cruzados.
“O objetivo aqui é treinar um modelo que possa compreender tanto a imagem visual quanto a descrição do texto”, complementa Zou.
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