Título: Inteligência Artificial na Fronteira do Diagnóstico: Uma Abordagem Avançada para Quadros Abdominais Agudos Cirúrgicos e Não Cirúrgicos
Comissão Examinadora - Titulares
Prof. Dr. Ulisses Martins Dias (Presidente) - FT/Unicamp
Prof. Dr. Plínio Roberto Souza Vilela - FT/Unicamp
Prof. Dr. Rafael de Oliveira Werneck - Pós-doutorando IC/Unicamp
Suplente
Dr. Allan da Silva Pinto - LNLS/Sirius
Local: Sala de Defesa (Prédio da Pós-graduação) | https://stream.meet.google.com/stream/5bfc4040-615d-4eea-b3f2-4dbcf342f6c5
Resumo: O abdome agudo representa uma condição clínica grave que exige diagnóstico e tratamento imediatos. O raio-X é um exame frequentemente utilizado para auxiliar na avaliação de pacientes com essa condição. No entanto, a interpretação manual das imagens de raio-X pode ser complexa e suscetível à variabilidade interobservador. A análise de imagens DICOM com inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (AM) e redes neurais convolucionais (CNN) surge como uma ferramenta promissora para auxiliar no diagnóstico de abdome agudo, automatizando a extração de informações relevantes das imagens e fornecendo suporte aos radiologistas na tomada de decisão.