COMPUTAÇÃO COGNITIVA APLICADA À RADIOLOGIA

Resumo

O mundo passa por uma revolução na forma como as pessoas cuidam da saúde. O uso da Inteligência Artificial (IA) e da Computação Cognitiva na informação em saúde vem ganhando cada vez mais espaço, proporcionando agilidade, mobilidade, segurança ao paciente e na tomada de decisões, para um melhor diagnóstico e tratamento. Este trabalho enfoca o potencial da Computação Cognitiva no apoio ao diagnóstico de imagens médicas. Nesse contexto, através da revisão bibliográfica, este trabalho visa informar como a Computação Cognitiva pode melhorar e auxiliar as atividades humanas por meio de tecnologias que reconhecem e correlacionam padrões de dados complexos em diferentes formatos, neste caso no diagnóstico radiológico. Através desse trabalho, avalia-se que a Computação Cognitiva pode contribuir para o campo da radiologia, pois a profissão geralmente se baseia em análise de imagens de diferentes modalidades para complementar e auxiliar no diagnóstico clínico, dando assim mais liberdade de tratamento. No entanto, os médicos geralmente só distinguem diagnósticos igualmente possíveis com base em informações adicionais. Além das imagens, a Computação Cognitiva também pode ser aplicada combinando várias fontes de informação, tais como: bases de fontes públicas de artigos, imagens e diagnósticos, para obter diagnósticos mais precisos e específicos.

Palavras-chave: Aplicações da IA na radiologia. Informação em saúde. Inteligência artificial.

COGNITIVE COMPUTING APPLIED TO RADIOLOGY

ABSTRACT

 Brazilian lands are characterized by having low and high latitudes, making the country diverse considering rainfall and temperature, providing unique landscapes and particular spaces. Understanding the causes of impacts may arise a systemic view of the factors, contributing to modify harmful actions, thus generating possible environmental solutions. New production technologies, as well as specialized technical services in agricultural sector, have the potential to increase profitability, reduce losses and waste, contributing to an increase in quality. One of the main reasons why agricultural soils lose their productive capacity is erosion which causes severance, destabilizing natural balance between the soil and the environment. Thermohygrograph measures, with high precision, extreme air temperatures, and this is important to verify small differences in the times of occurrence of minimum temperatures between conventional and automatic weather stations. Results show that it is possible to understand the challenges of agriculture in relation to the climate and information technologies.

 Keywords: Data. Sensors. GIS.