Inteligência artificial recria o que se enxerga e pode evitar até cegueira
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Cientistas da Universidade de Radboud (Holanda), utilizaram modelos de IA (inteligência artificial) para recriar imagens fiéis do que os olhos de alguém enxergam, a partir de uma leitura das atividades cerebrais.
Reconstruídas, essas imagens ainda precisam ser aprimoradas, mas o feito é impressionante. "Até onde eu sei, essas são as reconstruções mais próximas e precisas", disse Umut Güçlü, da Universidade Radboud, sobre o feito, ao portal NewScientist.
Isso é só o começo
A pesquisa foi publicada no site de pré-print BioRxiv e ainda não foi revisada por pares. Antes dela, em outro estudo, eletrodos foram implantados diretamente em um macaco para coletar dados cerebrais do animal enquanto ele via imagens criadas por IA. Era um implante desenvolvido para outros fins, relatou Thirza Dado, coautora da pesquisa, da Universidade Radboud.
Güçlü e seus colegas também já haviam testado um scanner de ressonância magnética funcional (fMRI, na sigla em inglês) para mapear a atividade cerebral de três pessoas enquanto elas viam uma série de fotos.
"Basicamente, a IA está aprendendo ao interpretar os sinais cerebrais onde deve direcionar sua atenção", revelou Güçlü sobre a nova fase, ao portal. "Claro, isso reflete de certa forma o que aquele sinal cerebral captura no ambiente."
Em prol de quem precisa
![Linha superior: imagens originais. Segunda linha: imagens reconstruídas por IA com base em gravações cerebrais de um macaco. Linha inferior: imagens reconstruídas pelo sistema de IA sem mecanismo de atenção Linha superior: imagens originais. Segunda linha: imagens reconstruídas por IA com base em gravações cerebrais de um macaco. Linha inferior: imagens reconstruídas pelo sistema de IA sem mecanismo de atenção](https://conteudo.imguol.com.br/c/entretenimento/c4/2024/07/12/linha-superior-imagens-originais-segunda-linha-imagens-reconstruidas-por-ia-com-base-em-gravacoes-cerebrais-de-um-macaco-linha-inferior-imagens-reconstruidas-pelo-sistema-de-ia-sem-1720801719710_v2_750x1.png)
Segundo os pesquisadores, existe uma grande facilidade em se recriar imagens obtidas por IA, uma vez que essa forma de inteligência consegue compreender que as imagens foram produzidas com base em seu próprio acervo.
Na nova pesquisa, a equipe reanalisou os dados anteriores com um sistema de IA aprimorado, denominado StyleGAN-XL, para entender quais partes do cérebro devem receber mais atenção. Algumas das imagens reconstruídas ficaram bem próximas do que o macaco enxergou.
Quanto aos exames de ressonância magnética, foi constatada uma melhora quando o sistema de direcionamento de atenção foi empregado, mas, ainda assim, as imagens recriadas foram menos fiéis do que aquelas obtidas com a participação do macaco. Em parte, porque foram utilizadas fotografias reais.
Agora, você deve estar se perguntando qual o objetivo final? Para os cientistas de Radboud, desenvolver implantes cerebrais mais acurados para restaurar a visão, fazendo com que áreas de alto nível do sistema da visão, que representam objetos, sejam estimuladas, indo além das apresentações de padrões de luz.
IA pode impedir até cegueira
Da Holanda para o Brasil, em recente pesquisa, os professores Edson Satoshi, da Escola Politécnica da USP, e Vital Costa, da Unicamp, desenvolveram uma ferramenta que utiliza inteligência artificial capaz de detectar o glaucoma.
O diagnóstico do glaucoma é complexo e requer uma diversidade de exames. Além disso, a doença é assintomática em seu estágio inicial. Segundo Satoshi, o uso de IA tornará a detecção mais rápida e precisa.
O sistema funciona analisando um grande volume de dados fornecidos pelos exames de pacientes com suspeita da doença. Após processar essas informações, a máquina pode afirmar se o caso é ou não uma suspeita de glaucoma. O objetivo é fornecer auxílio aos médicos da área no diagnóstico do glaucoma —o professor da Poli vê a IA como "uma terceira opinião".
"O algoritmo pode obter resultados iguais aos do médico. Nós o alimentamos com dados clínicos, ou seja, as características de alguém que tem ou não tem glaucoma, e ele faz o diagnóstico positivo ou negativo, então o parâmetro é estabelecido pelo médico. O sistema usa as informações iniciais para analisar novos dados, e assim ele aperfeiçoa o processo", diz o professor Satoshi.
A vantagem, segundo Satoshi, seria a possibilidade de um profissional de saúde não especializado poder realizar um diagnóstico mais rápido e realizar o encaminhamento para o médico oftalmologista.
*Com informações de reportagem publicada em 08/03/2019
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