Em trabalho recente, Mukherjee (2010) relata a
experiência de Sebastian Thrun, da Universidade de
Stanford, que armazena, numa rede neural de
computação, 130 mil imagens de lesões da pele
classificadas por dermatologistas. O sistema usa
algoritmos que reconhecem imagens e suas
características (pattern recognition). Em junho de 2015,
Thrun e equipe começaram a validar o sistema usando
um conjunto de 14 mil imagens que haviam sido
diagnosticadas por dermatologistas, solicitando que o
sistema reconhecesse três tipos de lesão: benignas,
malignas e crescimentos não cancerosos. O sistema
acertou 72% das vezes, comparado com um acerto de
66% obtido por dermatologistas qualificados. A
experiência de Thrun foi ampliada para incluir 25
dermatologistas e uma amostra de 2 mil casos
biopsiados. A máquina continuou sendo mais acurada. O
desafio é diagnosticar e intervir precocemente. O
reconhecimento de imagens feito por Inteligência
Artificial (IA) poderia obviar esse desafio pelo
reconhecimento de pequenos detalhes indicando áreas
suspeitas em cortes de CT que poderiam passar despercebidas. O computador pode acertar o knowwhat, mas o médico, conversando com seu paciente,
explica o know-why, ou seja, não explica o porquê nem
alivia a angústia do paciente. [Adaptado].
Na frase "O reconhecimento de imagens feito por IA poderia
obviar esse desafio pelo reconhecimento de pequenos
detalhes indicando áreas suspeitas em cortes de CT que
poderiam passar despercebidas”, o sintagma verbal
sublinhado refere-se a
Incorreta. Gabarito oficial da banca:
Errou um tema comum da banca? Veja o que mais costuma cair no Raio-X. Ver raio-X
teste
Parabéns! Você acertou!
Essa questão segue o padrão da banca! Veja o que mais costuma cair. Ver raio-X