Method of histopathological diagnosis of mammary nodules through deep learning algorithm

Kuiava, Victor Antonio; Kuiava, Eliseu Luiz; Rodriguez, Rubens; Beck, Adriana Eli; Rodriguez, João Pedro Mazuco; Chielle, Eduardo Ottobelli

doi:10.5935/1676-2444.20190055

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“…Programas computacionais que utilizam inteligência artificial tem se mostrado com grande capacidade de auxiliar em áreas da saúde. Os resultados são promissores com elevada sensibilidade e especificidade, apresentando-se como ferramentas potenciais para diagnostico destas enfermidades, podendo tornar-se forma complementar à assistência integral do paciente 6 . Alguns estudos têm demonstrado que sistemas de IA podem até superar os profissionais no diagnóstico de enfermidades específicas.…”

Section: Resultsunclassified

“…Dentre as áreas médicas com grande potencial para serem aprimoradas, podemos citar a radiologia e a patologia. Essas duas especialidades compartilham em comum a necessidade de reconhecimento de padrões visuais para o diagnóstico adequado, papel que o computadores já são extremamente eficiente em outras áreas não médicas como reconhecimento facial e objetos [4][5][6][7] .…”

Section: Introductionunclassified

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Desenvolvimento de sistema estruturado com inteligência artificial para apoio no diagnóstico de patologias oftalmológicas mais relevantes

Kuiava¹,

Kuiava²,

Chielle³

et al. 2021

CBR

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Section: Resultsunclassified

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Desenvolvimento de sistema estruturado com inteligência artificial para apoio no diagnóstico de patologias oftalmológicas mais relevantes

Kuiava¹,

Kuiava²,

Chielle³

et al. 2021

CBR

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“…Computer programs based on AI have the capacity to make significant contributions to the health sector. So far, these techniques have produced encouraging results, with software programs demonstrating high sensitivity and specificity, and emerging as a promising complement to the histopathological evaluation of cutaneous lesions 14 .…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…Limitations of the program developed in the present study include difficulties in diagnosing lesions in the early stages of cancer or with intense inflammation. Structural difficulties may emerge due to variations in the way images are digitized in each institution, although this can be minimized by increasing the variability of images in the program database 14 .…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Artificial intelligence algorithm for the histopathological diagnosis of skin cancer

Kuiava¹,

Kuiava²,

Chielle

et al. 2021

CBR

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Introduction: Cutaneous neoplasms are the most common cancers in the world, and have high morbidity rates. A definitive diagnosis can only be obtained after histopathological evaluation of the lesions. To develop an artificial intelligence program to establish the histopathological diagnosis of cutaneous lesions.Methods: A deep learning program was built using three neural network architectures: MobileNet, Inception and convolutional networks. A database was constructed using 2732 images of melanomas, basal and squamous cell carcinomas, and normal skin. The validation set consisted of 284 images from all 4 categories, allowing for the calculation of sensitivity and specificity. All images were provided by the Path Presenter website. Results:The sensitivity and specificity of the MobileNet model were 92% (95%CI, 83-100%) and 97% (95%CI, 90-100%), respectively; corresponding figures for the Inception model were 98.3% (95%CI, 86-100%) and 98.8% (95%CI, 98.2-100%); lastly, the sensitivity and specificity of the convolutional network model were 91.6% (95%CI, 73.8-100%) and 95.7% (95%CI, 94.4-97.2%). The maximum sensitivity for the differentiation of malignant conditions was 91%, and specificity was 95.4%. Conclusion:The program developed in the present study can efficiently distinguish between the main types of skin cancer with high sensitivity and specificity.

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Principales Herramientas de la Inteligencia Artificial para Industrias Una revisión de Literatura

Rodríguez Asto,

Torres Villanueva,

Samana Rodríguez

2024

Innov. softw.

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El objetivo de este texto es simplificar el análisis de diversas fuentes bibliográficas que abordan el empleo de la inteligencia artificial en distintos sectores industriales. Se empleó la metodología Prisma para examinar artículos publicados en diferentes revistas indexadas a bases de datos de alto prestigio que abordan el uso de herramientas de IA en estas áreas. Se realizó una exhaustiva revisión de la literatura en Scielo y Scopus para garantizar la inclusión de un amplio espectro de investigaciones relevantes. Esta amplia revisión permitió identificar tendencias significativas en el uso de inteligencia artificial en diferentes regiones geográficas y sectores industriales específicos. Se observó que países como Estados Unidos, Brasil y Colombia destacan por su liderazgo en la producción de artículos relacionados con IA en sus respectivas industrias. Asimismo, se señala que las herramientas de IA, como las redes neuronales, el ChatGPT, chatbots y Machine Learning, no solo optimizan los procesos industriales, sino que también están impulsando innovaciones disruptivas en áreas como ciencias de computación, ingeniería, ciencias sociales, negocios, gestión, contabilidad, ingeniería química, medicina y ciencia de materiales. Este análisis exhaustivo brinda una sólida y fundamentada base para toma de decisiones estratégicas y orienta hacia futuras investigaciones destinadas a maximizar el potencial de la inteligencia artificial en el ámbito industrial.

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Method of histopathological diagnosis of mammary nodules through deep learning algorithm

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Desenvolvimento de sistema estruturado com inteligência artificial para apoio no diagnóstico de patologias oftalmológicas mais relevantes

Desenvolvimento de sistema estruturado com inteligência artificial para apoio no diagnóstico de patologias oftalmológicas mais relevantes

Artificial intelligence algorithm for the histopathological diagnosis of skin cancer

Principales Herramientas de la Inteligencia Artificial para Industrias Una revisión de Literatura

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