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DETECÇÃO DE DESVIOS POSTURAIS LOMBARES, O USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS ESTRUTURADOS EM IA: UM INSTRUMENTO PARA A PROMOÇÃO DA QUALIDADE DE VIDA DOS PROFISSIONAIS MÉDICOS

Este estudo retrata a importância das Ciências do Movimento Humano (CMH) e da Inteligência Artificial (IA) na detecção de desvios posturais, como a escoliose, e seus impactos na qualidade de vida. Empregando uma metodologia descritiva pré-diagnóstica, o trabalho desenvolveu e validou um algoritmo de IA para identificar anormalidades na coluna lombar utilizando imagens de raio X. A partir de um conjunto inicial de 2897 imagens, o estudo expandiu o dataset para 579400 imagens, empregando tecnologias avançadas como Python®, TensorFlow® e OpenCV®. A arquitetura da Rede Neural foi rigorosamente preparada, treinada e testada, com a eficácia do modelo confirmada por métricas robustas. Os resultados destacam a eficiência da IA na medicina diagnóstica, evidenciando o potencial da tecnologia para avançar o diagnóstico médico e abrir novos caminhos para futuras inovações clínicas com foco a qualidade de vida deste profissional.
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DETECÇÃO DE DESVIOS POSTURAIS LOMBARES, O USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS ESTRUTURADOS EM IA: UM INSTRUMENTO PARA A PROMOÇÃO DA QUALIDADE DE VIDA DOS PROFISSIONAIS MÉDICOS

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.4882405028

  • Palavras-chave: -

  • Keywords: -

  • Abstract: Este estudo retrata a importância das Ciências do Movimento Humano (CMH) e da Inteligência Artificial (IA) na detecção de desvios posturais, como a escoliose, e seus impactos na qualidade de vida. Empregando uma metodologia descritiva pré-diagnóstica, o trabalho desenvolveu e validou um algoritmo de IA para identificar anormalidades na coluna lombar utilizando imagens de raio X. A partir de um conjunto inicial de 2897 imagens, o estudo expandiu o dataset para 579400 imagens, empregando tecnologias avançadas como Python®, TensorFlow® e OpenCV®. A arquitetura da Rede Neural foi rigorosamente preparada, treinada e testada, com a eficácia do modelo confirmada por métricas robustas. Os resultados destacam a eficiência da IA na medicina diagnóstica, evidenciando o potencial da tecnologia para avançar o diagnóstico médico e abrir novos caminhos para futuras inovações clínicas com foco a qualidade de vida deste profissional.

  • José Ricardo Lourenço de Oliveira
  • Guanis de Barros Vilela Junior
  • Heleise Faria dos Reis de Oliveira
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