Uma equipe de pesquisa da Universidade Chinesa de Hong Kong (CUHK) desenvolveu com sucesso um novo modelo de inteligência artificial básico, o "VisionFM", focado no diagnóstico e previsão de doenças oftálmicas, com desempenho excepcional na triagem de doenças e na previsão da progressão do glaucoma. O estudo relacionado foi publicado no mês passado na revista NEJM AI.
Nota da imagem: Imagem gerada por IA, fornecida pela Midjourney.
As capacidades do VisionFM são impressionantes. A pesquisa mostra que a precisão do modelo no diagnóstico de 12 doenças oftálmicas é comparável à de oftalmologistas intermediários, e até mesmo superior em algumas tarefas, especialmente na previsão da progressão do glaucoma, superando o modelo básico anterior na área de oftalmologia, o RETFound. A equipe de pesquisa acredita que, com o aumento da quantidade de dados de treinamento, as aplicações do VisionFM serão expandidas, podendo desempenhar um papel fundamental em mais tarefas clínicas oftalmológicas no futuro.
O lançamento dessa tecnologia inovadora ocorre em um momento de aceleração da aplicação da inteligência artificial generativa na medicina. Um número crescente de pesquisadores e especialistas médicos está explorando como a tecnologia de IA pode melhorar os serviços de saúde, desde o planejamento de cirurgias até o suporte de diagnóstico, a IA generativa está remodelando a prática médica.
Por exemplo, o Centro de Pesquisa de Inteligência Artificial e Robótica de Hong Kong (CAIR) lançou no início deste ano um modelo de IA baseado no modelo de código aberto Llama2 da Meta Platforms, que já está em uso no Primeiro Hospital Afiliado da Universidade Sun Yat-sen e no Hospital Príncipe de Gales de Hong Kong, auxiliando no planejamento de cirurgias e na geração de relatórios de diagnóstico.
Com o surgimento de tecnologias avançadas como o VisionFM, o potencial da inteligência artificial na medicina está se tornando cada vez mais evidente. Isso não apenas contribui para melhorar a precisão do diagnóstico, mas também oferece novas maneiras de otimizar os serviços de saúde e melhorar a experiência do paciente.