UNIFEI e Hospital de Clínicas de Itajubá iniciam parceria com foco em inteligência artificial aplicada à saúde

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A Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI), por meio do Instituto de Engenharia de Produção e Gestão (IEPG), iniciou uma importante parceria com o Hospital de Clínicas de Itajubá (HCI), voltada ao desenvolvimento de soluções baseadas em inteligência artificial (IA) e machine learning aplicadas à área da saúde.

A visita técnica da equipe composta pelos professores Matheus Brendon Francisco e João Luiz Junho Pereira (IEPG) e pelos(as) alunos(as) de Iniciação Científica Laura Bernardino (Administração), Kevin Monfredini (Engenharia de Controle e Automação) e Luiz Lorenzetti (Engenharia de Produção), sob a liderança do professor Carlos Henrique Pereira Mello (IEPG), ao HCI, marcou o início oficial da colaboração entre as instituições. O projeto será conduzido em parceria com o Departamento de Ensino e Pesquisa do hospital, sob a coordenação da Dra. Melissa Andreia de Moraes Silva.

O projeto tem como objetivo utilizar técnicas de machine learning e IA para apoiar a saúde pública, desenvolvendo métodos que auxiliem no diagnóstico de AVC, infarto e queimaduras. A proposta é oferecer suporte aos médicos de forma ágil, precisa e baseada em dados. Por meio de algoritmos de visão computacional aplicados a imagens de exames, análise de séries temporais e dados tabulares, a IA poderá identificar padrões e alterações sutis, muitas vezes difíceis de serem detectados rapidamente durante o atendimento, permitindo a priorização de casos críticos e a redução do tempo entre o exame e a decisão clínica. Essa agilidade é essencial em situações de AVC e infarto, em que cada minuto impacta diretamente no prognóstico do paciente.

Além disso, serão utilizados modelos de linguagem de grande escala (LLMs), treinados especificamente para a interpretação de exames médicos e geração de laudos explicativos. O sistema poderá produzir descrições em linguagem natural com base nas imagens e nos dados tabulares, destacando regiões de interesse, possíveis alterações compatíveis com diagnósticos e pontos que exigem atenção. Essa explicação detalhada apoiará o raciocínio clínico dos médicos, reforçando a tomada de decisão e contribuindo para diagnósticos mais seguros. Ao mesmo tempo, capacitará as equipes de saúde a compreender de forma clara os achados da IA, mantendo o médico no centro do processo de cuidado.

Por Fabiana Cantelmo Relações Públicas / Secretaria de Comunicação - UNIFEI

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