Aplicações do Deep Learning para diagnóstico de doenças e identificação de insetos vetores
Bibliographic Data
| ID | 5334690 |
|---|---|
| Authors | Erisvaldo Pereira De Souza (0000-0001-9993-0520, Universidade de Brasília), Ciro Martins Gomes (0000-0002-3069-6884, Universidade de Brasília), Daniel Holanda Barroso (0000-0003-4128-1593, Universidade de Brasília), Vinícius Lima De Miranda (0000-0003-1788-0959, Universidade de Brasília), Rodrigo Gurgel-Gonçalves (0000-0001-8252-8690, Universidade de Brasília) |
| Year | 2019 |
| Volume | 43 |
| Issue | spe2 |
| Pages | 147-154 |
| Publication date | 2019-11-01 |
| Open Access | Yes |
| Type | ARTICLE |
| Venue | Saúde em Debate (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 0103-1104 • E-ISSN: 2358-2898 |
| Publisher | FapUNIFESP (SciELO) (PUBLISHER) |
| DOI | 10.1590/0103-11042019s211 |
| OpenAlex | W3005379136 |
| SciELO | S0103-11042019000600147 |
| Language | PT |
| Citations received | 1 |
| References cited | 20 |
Deep Learning é uma técnica de aprendizado de máquina na qual o programa computacional aprende padrões diretamente a partir de imagens classificadas previamente. O presente ensaio objetivou apresentar essa técnica e algumas de suas aplicações para diagnóstico de doenças e identificação de insetos vetores para incentivar profissionais da saúde que não tenham conhecimento aprofundado em informática e que desejem utilizar a ferramenta para realizar análises automatizadas. Deep Learning tem sido aplicado para diagnóstico de câncer, fibrose cardíaca, tuberculose, detecção de parasitos como Plasmodium e Leishmania e ainda para identificação de insetos vetores. Na Universidade de Brasília, a técnica tem sido aplicada para desenvolver uma ferramenta para identificar lesões ulceradas de leishmaniose em diagnóstico diferencial e para detectar Leishmania em lâminas de estudos histopatológicos. Além disso, Deep Learning tem sido usado para identificar as espécies de vetores da doença de Chagas - o que é importante para auxiliar na vigilância epidemiológica. O uso da tecnologia envolve desafios éticos e procedimentais que são discutidos no presente ensaio. O ensaio aponta perspectivas de desenvolvimento de aplicativos que auxiliem os profissionais de saúde no diagnóstico de Leishmaniose e de vetores da doença de Chagas, o que vai ao encontro dos objetivos da pesquisa translacional
Biology · Humanities · Digital Imaging for Blood Diseases · Genetics, Bioinformatics, and Biomedical Research · Molecular Biology · Philosophy
| Citations per year | 1 |
|---|---|
| Citation span | 2025 - 2025 (1) |
| Highly cited | No |