Inteligência artificial experimental capaz de predizer o diagnóstico clínico do câncer de próstata.
Teste agora
Inteligência artificial experimental capaz de predizer o diagnóstico clínico do câncer de próstata.
Teste agoraBaixo custo de implementação e algoritmos de alta precisão
98% de acurácia nos testes
A rede é treinada e executa todas as suas predições sem enviar nenhum dado a servidores fora de sua rede local
Sua perfomance altamente escalável possibilita realizar centenas de predições em minutos. Isso é capaz de revolucionar a eficiência dos profissionais médicos, poupando tempo e esforço.
Arquitetura de redes neurais convolucionais baseada na tecnologia TensorFlow® - By Google que garante confiabilidade nas predições. Com um simples treinamento os algoritmos são capazes de realizar predições assertivas em até 98% dos casos.
A implementação de um tecnologia como esta, orientada a dados, otimiza processos diagnósticos precoces e tratamentos mais eficazes. Resultando em uma notável diminuição de custos. Uma virada de jogo para o SUS!
Aplicação com interface pensada no usuário. Basta um PC com navegador e voilà! Sem códigos e instalações.
A rede neural se beneficia do aprendizado por transferência, permitindo extrapolar paramêtros de um tipo de tumor para treinar modelos que reconheçam tumores que compartilhem similaridades. Essa fusão dá vida ao conceito multi diagnóstico.
Uma API para facilitar o input de grandes volumes de dados e permitir integração back end com outras aplicações de saúde.
De um desafio 'Geek' de sábado num final de semana a um projeto de pesquisa com o objetivo de mudar o jogo da Medicina Diagnóstica no Brasil. Trata-se de uma inteligência artificial que ingere parâmetros clínicos e utiliza a técnica de Aprendizado Profundo de Máquina para se auto treinar com os dados fornecidos e responder se um tumor na próstata é malígno ou não com precisão igual ou superior a um médico humano. Assim nasceu o projeto de estudo Aurora, com o start de uma ideia ao acaso e o interesse do Professor Dr. Wagner Rodrigues, especialista em Ciências Biomédicas no Laboratório de Bioinformática e Química Computacional da Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia. Além da orientação brilhante, o projeto conta com o incentivo e financiamento do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq. Atualmente, a tecnologia Aurora está em fase de testes e aprimoramentos internos. Em breve estará disponível o teste de beta público ou demonstração.
