Neste projeto, temos como objetivo desenvolver um sistema de IA que recomende um conjunto de casos relativos (passados) para orientar a tomada de decisão do médico.
Objetivo: A ambição é desenvolver um modelo de aprendizado baseado em IA para caracterização de câncer de pulmão, a fim de auxiliar na rotina clínica. Considerando a complexidade dos fenômenos biológicos que ocorrem durante o desenvolvimento do câncer, as relações entre eles e as manifestações visuais capturadas pela tomografia computadorizada (CT) têm sido exploradas nos últimos anos. No entanto, devido à falta de robustez dos métodos atuais de aprendizado profundo, essas correlações são frequentemente consideradas espúrias e se perdem quando confrontadas com dados coletados a partir de distribuições alteradas: diferentes instituições, características demográficas ou até mesmo estágios de desenvolvimento do câncer.In this project, we aim to develop an AI system that recommends a set of relative (past) cases to guide the decision-making of the clinician.
Objective: The ambition is to develop an AI-based learning model for lung cancer characterization in order to assist in clinical routine. Considering the complexity of the biological phenomenat hat occur during cancer development, relationships between these and visual manifestations captured by CT have been explored in recent years; however, given the lack of robustness of current deep learning methods, these correlations are often found spurious and get lost when facing data collected from shifted distributions: different institutions, demographics or even stages of cancer development
