UNIFEI e Hospital de Clínicas iniciam parceria com foco em IA
Parceria busca desenvolver soluções com machine learning para diagnóstico ágil de AVC, infarto e queimaduras
A Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI), por meio do Instituto de Engenharia de Produção e Gestão (IEPG), e o Hospital de Clínicas de Itajubá (HCI) iniciaram uma importante parceria focada no desenvolvimento de soluções baseadas em inteligência artificial (IA) e machine learning aplicadas à saúde.
A colaboração foi oficializada com uma visita técnica da equipe da UNIFEI ao HCI.
Liderada pelo professor Carlos Henrique Pereira Mello (IEPG), a equipe contou com os professores Matheus Brendon Francisco e João Luiz Junho Pereira (IEPG), além dos alunos de Iniciação Científica Laura Bernardino (Administração), Kevin Monfredini (Engenharia de Controle e Automação) e Luiz Lorenzetti (Engenharia de Produção).
O projeto será conduzido em conjunto com o Departamento de Ensino e Pesquisa do hospital, coordenado por Melissa Andreia de Moraes Silva.
O objetivo central do projeto é apoiar a saúde pública por meio de técnicas de machine learning e IA, desenvolvendo métodos que auxiliem no diagnóstico de Acidente Vascular Cerebral (AVC), infarto e queimaduras.
A meta é oferecer suporte aos médicos de forma ágil, precisa e baseada em dados concretos.
Para isso, serão utilizados algoritmos de visão computacional aplicados a imagens de exames, análise de séries temporais e dados tabulares.
A IA poderá identificar padrões e alterações sutis que muitas vezes são difíceis de serem detectados rapidamente no atendimento.
Isso permitirá a priorização de casos críticos e a redução do tempo entre o exame e a decisão clínica, um fator essencial em situações como AVC e infarto, onde cada minuto impacta diretamente o prognóstico do paciente.
Além disso, a parceria prevê o uso de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), treinados especificamente para a interpretação de exames médicos e a geração de laudos explicativos.
O sistema será capaz de produzir descrições em linguagem natural com base nas imagens e nos dados, destacando regiões de interesse, possíveis alterações compatíveis com diagnósticos e pontos que exigem atenção.
Essa explicação detalhada visa apoiar o raciocínio clínico dos médicos, reforçando a tomada de decisão e contribuindo para diagnósticos mais seguros, ao mesmo tempo em que capacita as equipes de saúde a compreender os achados da IA, mantendo o médico no centro do processo de cuidado.
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