O GlobalEyeh é um projeto inovador que utiliza algoritmos avançados de classificação de imagens para transformar a medicina tradicional. Seu principal objetivo é desenvolver e aplicar tecnologias baseadas em inteligência artificial (IA) para revolucionar diagnósticos e triagens médicas.
Ao automatizar processos complexos, o GlobalEyeh torna a análise de imagens médicas mais rápida, precisa e eficiente, permitindo a detecção precoce de doenças com maior confiabilidade. Essa abordagem não apenas melhora a qualidade dos diagnósticos, mas também introduz novos métodos de triagem automatizada, otimizando o atendimento médico e fornecendo suporte essencial aos profissionais de saúde.
Com a integração dessas tecnologias ao sistema de saúde, o projeto busca democratizar o acesso a diagnósticos de ponta, tornando-os mais acessíveis e assertivos para pacientes em diversas regiões.
A classificação de imagens é um dos pilares da visão computacional e do aprendizado de máquina, permitindo que algoritmos identifiquem e atribuam categorias a imagens com base em seu conteúdo visual. Essa tecnologia ensina máquinas a reconhecer padrões específicos, possibilitando a categorização automática de novas imagens.
O processo de classificação de imagens geralmente segue quatro etapas principais:
1. Pré-processamento de Imagens: as imagens são preparadas para análise, passando por etapas como redimensionamento, normalização e remoção de ruídos para otimizar a qualidade dos dados.
2. Extração de Características: elementos visuais importantes, como cores, formas, texturas e contornos, são identificados para representar a imagem de maneira estruturada.
3. Treinamento do Modelo: algoritmos avançados, como as Redes Neurais Convolucionais (CNNs), são treinados com um grande volume de imagens rotuladas, aprendendo a associar padrões específicos a diferentes categorias, como "normal" ou "suspeita de doença".
4. Classificação: após o treinamento, o modelo é capaz de analisar novas imagens e classificá-las automaticamente com base no que aprendeu, auxiliando diagnósticos médicos, reconhecimento de objetos, entre outras aplicações.
Essa tecnologia tem sido amplamente aplicada na área da saúde, impulsionando inovações no diagnóstico automatizado e na triagem de pacientes, contribuindo para um atendimento mais ágil e preciso.
Até cerca de 2011, a classificação de imagens era dominada por métodos baseados em técnicas estatísticas e algoritmos tradicionais, como o K-Nearest Neighbors (K-NN) e as Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machines – SVM) [1,2]. O grande desafio dessas abordagens era sua forte dependência da extração manual de características, como bordas, texturas e padrões específicos dentro das imagens. Esse processo exigia conhecimento especializado e limitava a capacidade dos algoritmos de generalizar para novos dados.
Embora ainda úteis em diversas aplicações, esses métodos tornaram-se obsoletos para classificação de imagens devido às suas limitações na automação da análise visual.
A verdadeira revolução na classificação de imagens veio com o surgimento das Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Networks – CNNs). Inspiradas na estrutura do cérebro humano, as CNNs possuem a capacidade de aprender automaticamente características relevantes das imagens, eliminando a necessidade de extração manual. Esse avanço permitiu ganhos expressivos em precisão, tornando as CNNs a base dos modernos sistemas de visão computacional.