Keras no Contexto de Aprendizagem do Médico
Por Ricardo Costa Val do Rosário auxiliado por Microsoft CoPilot 365
1. Considerações Iniciais
Discutindo com a IA CONCLUIMOS que a principal razão para esse curso estar dentro
do módulo "A IA na Medicina" provavelmente está relacionada à aplicação de
redes neurais e aprendizado de máquina em áreas médicas.
2. Keras Dentro do Cenário da Assistência Médica
Apesar do curso focar na classificação de frutas utilizando um perceptron em Keras,
os conceitos de modelos de classificação, linear separabilidade e inicializadores de pesos
são fundamentais para muitas aplicações médicas, como:
1. Diagnóstico Médico: Modelos de IA classificam exames de imagem (radiografias, tomografias,
ressonâncias) para identificar doenças.
2. Análise de Dados Biológicos: As mesmas técnicas usadas para classificar frutas podem ser
aplicadas a dados clínicos, como sinais vitais e características genéticas.
3. Modelos Preditivos: Redes neurais podem prever o risco de doenças baseando-se em
padrões de dados médicos.
4. Processamento de Imagens Médicas: Muitas arquiteturas de redes neurais, como convolucionais,
utilizam inicialização de pesos como a Glorot e He para melhorar o aprendizado.
3.Considerações Finais
O intuito pode ser preparar os alunos para transpor os conceitos de aprendizado de máquina
para aplicações médicas, mostrando como redes neurais podem ajudar na classificação de dados
clínicos e melhorar diagnósticos.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!