Dados do Trabalho

Título

SMARTPATHK: PLATAFORMA PARA ENSINO DE GLOMERULOPATIAS USANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Introdução

Com o surgimento da pandemia do novo coronavírus (COVID-19), o ensino a distância, especialmente aquele mediado por tecnologias de informação e comunicação digital, tem sido adotado em todas as áreas do conhecimento e em todos os níveis, inclusive na educação médica. Áreas eminentemente práticas, como a patologia, têm flexibilizado o ensino tradicional baseado na microscopia convencional por meio das sinergias de ferramentas computacionais e digitalização de imagens, não só para melhorar o ensino-aprendizagem, mas também para oferecer alternativas às repetitivas e exaustivas análises histopatológicas. Nesse contexto, algoritmos de aprendizado de máquina capazes de reconhecer padrões histológicos em lâminas de biópsia renal têm sido desenvolvidos e validados com vistas à construção de modelos computacionais capazes de identificar com precisão patologias renais. Na prática, o uso de tais algoritmos pode contribuir para a universalização do ensino, permitindo uma formação de qualidade mesmo em regiões carentes de bons nefropatologistas. O objetivo deste trabalho é descrever e testar a funcionalidade do SmartPathk, uma ferramenta de apoio ao ensino de glomerulopatias utilizando aprendizado de máquina.

Material e Método

O sistema foi desenvolvido com o auxilio do software Weka (programa que reúne diversos algoritmos de AM). O algoritmo de aprendizado (indutor) recebe um conjunto de exemplos de treinamento (variáveis clínicas, laboratoriais e achados histopatológicos) para os quais os rótulos da classe associada (patologia) são conhecidos. Cada exemplo é descrito por um vetor de valores (variáveis) e pela patologia associada. Foram selecionadas 100 casos constando 30 glomerulopatias para o estudo. O treinamento para aquisição de conhecimento foi realizado automaticamente por métodos de aprendizado de máquina usando o algoritmo J48 para criar um modelo computacional de uma árvore de decisão apropriada.

Resultados

Um sistema inteligente, SmartPathk, foi desenvolvido como uma ferramenta remota complementar no processo de ensino-aprendizagem para professores de patologia e seus alunos (alunos de graduação e pós-graduação), apresentando acurácia de 89,47% usando algoritmos de aprendizado de máquina baseados em árvores de decisão.

Discussão e Conclusões

Este sistema de inteligência artificial pode auxiliar no ensino da patologia renal para aumentar a capacidade de formação de novos profissionais médicos nesta área.

Palavras Chave

sistema inteligente, nefropatologia, aprendizagem de máquina