Um Método Baseado em Inteligência Artificial para Estimar o Peso e a Altura a partir de Imagens Clínicas de Múltiplas Visões - L., Lucas D. Batista; Teles, Ariel Soares (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais Estendidos do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas_estendido.2025.7311, 2025)
Este estudo propõe um método baseado em aprendizado profundo e visão computacional para automatizar a medição de altura e peso, reduzindo erros inerentes aos humanos em avaliações clínicas. Medidas imprecisas podem causar erros na dosagem e diagnósticos, afetando a saúde do paciente. Foram utilizadas 19.172 imagens clínicas de múltiplas visões (posterior, anterior e laterais) de 4.793 avaliações idividuais. O modelo DeepLabV3 extraiu silhuetas, posteriormente usadas para treinar as arquiteturas WideResNet e Scale Equivariant WideResNet. A abordagem combina silhuetas de múltiplas visões, arquiteturas especializadas para invariância de escala e regularizadores que consideram a relação entre peso e altura. O método obteve um Erro Absoluto Médio de 3,7 kg e de 3,6 cm para peso e altura respectivamente, utilizando 3.834 imagens ou 958 avaliações para os dados de teste. Os melhores resultados foram obtidos onde o Erro Quadrático Médio (EQM) foi o menor. Os resultados demonstram a eficácia da abordagem na obtenção de medidas biométricas precisas, ressaltando seu potencial para aprimorar a precisão clínica e auxiliar no monitoramento da saúde de pacientes.