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UFMG – Sistema automatizado pode aprimorar diagnóstico de doenças parasitárias

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Um dos desafios enfrentados no combate às doenças parasitárias é o próprio diagnóstico. A análise das amostras coletadas dos pacientes, feita com o uso de microscópio, é complexa, e a fadiga ocular do profissional responsável pelo processo pode afetar a precisão dos resultados.

Em busca de uma solução para o problema, o engenheiro Bruno Alberto Soares desenvolveu a tese Sistema de diagnóstico automático da esquistossomose a partir de imagens microscópicas, no Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica da UFMG.

O trabalho, realizado em colaboração com o Instituto de Ciências Biológicas, consiste na criação de um sistema de inteligência artificial que funciona por meio das redes neurais, modelos computacionais inspirados nos neurônios humanos, que aprendem por meio de exemplos. Com esse recurso, é possível confirmar o resultado obtido pela análise humana, e, em caso de divergência, o exame é repetido.

O foco do autor foi desenvolver uma metodologia capaz de ser aplicada no Sistema Único de Saúde (SUS) para tornar o diagnóstico de doenças parasitárias mais eficiente.

Saiba mais no novo episódio do Aqui tem ciência:

Título: Sistema de diagnóstico automático da esquistossomose a partir de imagens microscópicas

O que é: tese de doutorado com foco na criação de um sistema automatizado para o diagnóstico de doenças parasitológicas, com aplicação prática do SUS

Pesquisador: Bruno Alberto Soares Oliveira

Programa de pós-graduação: Engenharia Elétrica

Orientador: Frederico Gadelha Guimarães

Ano da defesa: 2022

O episódio 131 do programa Aqui tem ciência tem produção de Laura Silva, apresentação de Igor Costa, edição de Alessandra Ribeiro e trabalhos técnicos de Cláudio Zazá.

O programa é uma pílula radiofônica sobre estudos realizados na UFMG e busca abranger todas as áreas do conhecimento. A cada semana, a equipe da Rádio UFMG Educativa apresenta os resultados de um trabalho de pesquisa desenvolvido na Universidade.

O Aqui tem ciência fica disponível em aplicativos de podcast como o Spotify e vai ao ar na frequência 104,5 FM e na página da emissora, às segundas, às 11h, com reprises às quartas, às 14h30, e às sextas, às 20h.

Foto: Ascom / Secretaria de Estado da Saúde do Sergipe

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