Facebook Instagram Youtube
Pós Em Inteligência Artificial

Inovação no combate ao cancro da mama: apresentação do projeto de Inteligência Artificial em Coimbra

No dia 29 de maio de 2024, os Núcleos Regionais do Centro e do Norte da Liga Portuguesa Contra o Cancro (LPCC) juntamente com a FUJIFILM PORTUGAL S.A. reuniram-se em Coimbra, para lançar o inovador projeto “A Inteligência Artificial no Rastreio do Cancro da Mama”. Este encontro, foi palco para a assinatura de um protocolo de colaboração entre as instituições e a apresentação do novo equipamento de mamografia Amulet Sophinity, que já está operacional numa Unidade Móvel de Rastreio de Cancro da Mama. Este equipamento avançado promete revolucionar o rastreio ao proporcionar imagens de alta resolução com doses reduzidas de radiação, utilizando a mais recente tecnologia de Inteligência Artificial para otimizar o fluxo de trabalho.

O evento contou com figuras proeminentes como Vítor Veloso e Vítor Rodrigues, presidentes dos Núcleos Regionais do Norte e Centro da LPCC, respectivamente. Ambos realçaram o papel histórico da Liga na luta contra o cancro e discutiram os resultados preliminares do uso de Inteligência Artificial no rastreio da doença. Pedro Mesquita, diretor-geral da FUJIFILM Portugal e Espanha, juntamente com Teiichi Goto, presidente e CEO da FUJIFILM Holdings Corporation, também marcaram presença, destacando a importância desta parceria estratégica para ambas as organizações.

Desde o lançamento do Programa de Rastreio de Cancro da Mama na região Centro em 1986, esta iniciativa tem sido um pilar essencial na detecção precoce e tratamento eficaz do cancro da mama. O programa, inicialmente um projeto-piloto e posteriormente parte de uma rede europeia de projetos desde 1990, realiza cerca de 100.000 mamografias anuais, abrangendo mulheres dos 50 aos 69 anos. A implementação da Inteligência Artificial visa aprimorar ainda mais esta ferramenta vital, com Vítor Rodrigues partilhando dados encorajadores sobre a análise de centenas de milhares de mamografias, indicando que a IA poderia igualar a precisão dos radiologistas na detecção de cancros em estágios iniciais.

Compartilhe:

Share on facebook
Share on twitter
Share on telegram
Share on whatsapp
você pode gostar de
Populares
Facebook Instagram Youtube
Criado por
Logotipo Valente

Leonardo Bonato Felix

Tem graduação (UFSJ, 2002), mestrado (UFMG, 2004) e doutorado(UFMG, 2006) também em Engenharia Elétrica. Foi pesquisador visitante da University of Southampton-UK (2019-2020). É professor do Departamento de Engenharia Elétrica da UFV (2006-presente), nas disciplinas de Inteligência Computacional, Sinais e Sistemas, Modelagem e Identificação de Sistemas, Introdução à Engenharia Biomédica, Eletrônica, etc. É pesquisador 1D CNPq, atuando no processamento de sinais biológicos, teoria da detecção e aplicações de inteligência artificial.

Domingos Sárvio Magalhães Valente

Possui graduação em Engenharia Agrícola e Ambiental pela Universidade Federal de Viçosa (2003), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2007) na área de concentração em Pré-Processamento e Armazenagem de Produtos Agrícolas, doutorado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2010) na área de concentração em Mecanização Agrícola. Pós-doutorado na University of Illinois (Urbana-Champaign) nos Estados Unidos. Atualmente é Professor Associado da Universidade Federal de Viçosa, no Departamento de Engenharia Agrícola, atuando nas Áreas de Mecanização Agrícola, e Agricultura de Precisão e Digital.

José Augusto Miranda Nacif

Professor no Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (IEF) do Campus UFV-Florestal da Universidade Federal de Viçosa (UFV). Possui mestrado e doutorado em Ciência da Computação (2004 e 2011) pela Universidade Federal de Minas Gerais e graduação em Engenharia de Controle e Controle e Automação (2001) pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Atualmente é orientador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV. É bolsista de produtividade do CNPq, nível 2. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Internet das coisas, nanocomputação, computação de alto desempenho e aprendizado de máquina.

Moysés Nascimento

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Espírito Santo (2007), mestrado em Estatística Aplicada e Biometria pela Universidade Federal de Viçosa (2009) e doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2011). Realizou pós-doutorado em Análise de dados Genômicos, via Métodos Econométricos, na North Carolina State University (EUA, 2016). Atualmente, é professor Associado no Departamento de Estatística da Universidade Federal de Viçosa. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística Aplicada, com ênfase em Métodos Estatísticos Aplicados ao Melhoramento - Plantas e Animais, Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico.

Rodolpho Vilela Alves Neves

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Viçosa (2011), mestrado (2013) e doutorado (2018) em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo. Entre 2015 e 2016, foi pesquisador visitante na Aalborg University, Dinamarca. Atualmente, é professor adjunto no Departamento de Engenharia Elétrica da UFV. Atua principalmente nos temas geração distribuída e controle de sistemas de energia.

Sabrina de Azevedo Silveira

É graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG-2008) e tem doutorado em Bioinformática (2013). Possui pós-doutorado no European Molecular Biology Laboratory-European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), em Cambridge, no Reino Unido (2019), e no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS), do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (2015). Atualmente, é professora no Departamento de Informática (DPI), da Universidade Federal de Viçosa (UFV). É orientadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV (CAPES 4) e do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da UFMG (CAPES 7). Tem experiência na área de Ciência da Computação e Bioinformática, atuando principalmente nos seguintes temas: predição de função de enzima, mineração de dados, aprendizagem de máquinas, bases de dados biológicos e visualização de dados.

what you need to know

in your inbox every morning