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Machine Learning é uma aposta para eficiência em procedimentos

Utilizando a Inteligência Artificial, o machine learning pode aprender com dados e, ao identificar um padrão, tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. Saiba mais!

Cada vez mais o ser humano busca praticidade e autonomia para efetuar atividades simples com mais rapidez e, geralmente, com apenas um clique. O método de Machine Learning surgiu com essa possibilidade, entre as suas infinitas atuações. Utilizando a Inteligência Artificial em dispositivos, o sistema pode aprender com dados e, ao identificar um padrão, pode tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.

Com o intuito de trazer mais praticidades para a sala de aula, os professores do Instituto Federal do Espírito Santo (Ifes) estão usando o aplicativo IAmHere, que utiliza a Inteligência Artificial, para reconhecer o rosto dos alunos e, assim, realizar a chamada. A tecnologia assegura o controle de presença com mais rigidez e reduz o tempo para verificar quais alunos assistiram à aula.

O aplicativo foi desenvolvido pelo Laboratório de Extensão em Desenvolvimento de Soluções (Leds) do Ifes, Campus Serra. Ele foi pensado por professores do próprio laboratório e desenvolvido por quatro alunos do curso de graduação em Sistemas de Informação, e do curso técnico em Informática. O app está em uso no instituto desde abril do ano passado (2019).

O coordenador do projeto e professor de Engenharia de Software, Fabiano Borges Ruy, afirmou que o objetivo principal é otimizar o tempo do professor dentro da sala de aula. “Uma chamada convencional, que dura de 3 a 5 minutos, é reduzida para 20 a 30 segundos”, disse. A tecnologia também armazena todas as informações, o que concede ao professor a possibilidade de conferir as presenças posteriormente.

Em sua funcionalidade, professores e alunos cadastram a lista de chamada através de uma foto individual ou uma foto coletiva. Após isso, só será pedido o nome e o número de matrícula do estudante. Na hora da chamada, os professores pedem aos alunos para olharem para a câmera do smarthphone com o aplicativo aberto e, ao tirar uma foto da turma, o aplicativo identifica a face dos alunos e compara com as fotos cadastradas no sistema. Após confirmar a presença, os estudantes recebem uma notificação em seus telefones de confirmação.

Atualmente, o IAmHere é utilizado por dois professores em turmas de tamanhos variados. Além disso, a integração do aplicativo está em interligada com o sistema acadêmico do Ifes, fazendo com que os registros de frequência sejam transferidos diretamente para o sistema oficial da instituição.

Machine learning salvando vidas

Um aplicativo que acelera o diagnóstico de câncer de pele, com apenas uma foto, foi criado por desenvolvedores do Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e do Instituto de Engenheiros Eletrônicos e Eletricistas (IEEE). A tecnologia, que pode ser utilizada por um clínico geral, por exemplo, acelera o diagnóstico de um dos tipos mais comuns de câncer no país, informando se a lesão aparenta ser maligna ou não. “O clínico vai encaminhar o paciente para o dermatologista, já indicando que a lesão tem potencial para ser maligna. Então, em uma fila de espera do SUS [Sistema Único de Saúde], a pessoa terá alta prioridade”, exemplifica o professor e coordenador do projeto, Jacob Scharcanski.

Com a imagem capturada, o aplicativo detecta e analisa a lesão da pele, levando em conta a regularidade das bordas, as cores e o tamanho.

Por enquanto, existe apenas um protótipo em fase de teste na universidade. Ainda não há previsão para que a nova tecnologia chegue ao mercado, pois isso depende de investimentos do setor privado. “É preciso que alguma empresa tenha interesse e faça o processo de certificação. Mas, se isso acontecesse hoje, dentro de um ano o produto já estaria sendo comercializado”, diz o professor.

Câncer de Pele

O câncer de pele não melanoma é o mais frequente no Brasil – corresponde a 30% de todos os tumores malignos –, com 165.580 casos novos em 2018, e alta taxa de cura.

Por sua vez, o melanoma é o mais grave, devido ao alto risco de metástase, mas corresponde a apenas 3% dos casos de câncer de pele. A estimativa foi de 6.260 novos casos em 2018. Os dados são do Instituto Nacional do Câncer (Inca).

O diagnóstico de lesões de pele é feito com um aparelho especializado chamado dermatoscópio. Ele só pode ser usado por dermatologistas treinados.

 Com isso, percebemos que os benefícios para a sociedade provenientes da evolução tecnológica são notáveis. Graças ao aprimoramento das ferramentas, podemos esperar mais aplicações nacionais de IA para os próximos anos, trazendo melhorias consideráveis para a qualidade de vida da população.

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