Tool to Assist in the Prognosis of covid-19 and Pneumonia in Robust or Restricted Computational Environments - Silva, João Felipe Barros da; Fernandes, Sílvio Roberto (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2023: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023)
A triagem eficaz de pacientes infectados pelo covid-19 desempenha um papel crucial no combate a essa doença, sendo uma das principais abordagem o exame de radiografia do tórax, no entanto seu diagnóstico pode ser confundido com de uma pneumonia. Neste estudo desenvolvemos quatro modelos utilizando Convolutional Neural Network (CNN) treinadas com 30.000 imagens, capazes de classificar uma imagem de raio-x de pulmão em normal, com pneumonia ou com covid-19, com uma acurácia próxima de 90%. Além disso, fazemos uma análise de custo benefício dos modelos considerando a implementação em sistemas mais restritos, como em sistemas embarcados e sistemas com maior poder de processamento, como sistemas em servidores.