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.

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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.

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