Autoencoders to detect manifestation shift in medical images - Freitas, Samuel Armbrust; Costa, Cristiano André da; Ramos, Gabriel de Oliveira (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2025.7227, 2025)
Modelos inteligentes podem potencialmente ajudar os profissionais médicos em suas tarefas diárias. No entanto, um desafio encontrado é que estes algoritmos muitas vezes apresentam bons resultados operando dentro da sua distribuição, mas podem ter um desempenho inferior quando confrontados com situações fora de distribuição de diversas fontes, causadas principalmente por alterações de manifestação. Esta inconsistência esclarece a disparidade entre os resultados baseados em laboratório e as aplicações clínicas no mundo real, necessitando de métodos adequados para medir a incerteza. Este estudo apresenta uma nova abordagem que propõe a autoconsciência na detecção de mudanças de manifestação em imagens médicas, concebendo o desafio como uma classificação de subtipos de lesões. O método proposto alcançou desempenho competitivo em comparação com a literatura recente, utilizando limiares de reconstrução baseados na análise de histograma. Além disso, uma revisão de classificações erradas revelou vários fatores de confusão, contribuindo para uma melhor compreensão das limitações dos modelos.