REDES NEURAIS ARTIFICIAIS: USO NA ÁREA DA SAÚDE

Dra. Eliete Ferreira Pinto (RJ)

Doutoranda em Ciências Cardiovasculares pelo programa de Pós-Graduação em Cardiologia da Faculdade de Medicina e do Instituto do Coração Edson Saad – ICES/Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ); Mestre em Ciências pelo Programa de Mestrado em Clínica Médica da Faculdade de Medicina da UFRJ; Pós-Graduada em UTI Neonatal e Pediátrica – Interfísio/Faculdade Redentor (2017); Fisioterapeuta pela UFRJ; Membro do Grupo de Pesquisa em Avaliação e Reabilitação Cardiorrespiratória (GECARE)/UFRJ.

CONTEXTUALIZAÇÃO:

As Redes Neurais Artificiais (RNA) são sistemas computacionais cuja estrutura lógico-matemática é inspirada na neurofisiologia humana. As primeiras publicações do tema foram de McCulloch e Pitts em 1943, Hebb em 1949 e Rosemblatt em 1958, onde foi feita uma analogia de células nervosas (neurônios) e o processamento eletrônico dos sinais com o objetivo de replicar nas máquinas a maneira como as pessoas aprendem. Com isso, se permite que máquinas consigam entender e aprender padrões, adaptar-se a mudanças e imitar processos de pensamento humano na busca por respostas e soluções com o intuito de construir uma poderosa técnica de aprendizagem automática.

DESENVOLVIMENTO:

As RNA constituem sistemas paralelos e distribuídos, compostos por unidades de processamento simples, dispostas em uma ou mais camadas e interligadas por múltiplas conexões. O primeiro método proposto para uma RNA foi chamado de perceptron. Neste modelo, estão presentes apenas dois tipos de nodos (neurônios): nodos de entrada e um nodo de saída. Os nodos de entrada representam os atributos dos exemplos de treinamento. Já o nodo de saída indica a classificação da instância em questão, o que se quer. Além disso, cada nodo de entrada é conectado ao nodo de saída por uma ligação com peso. Os pesos indicam a força das conexões sinápticas entre os neurônios.

Esse é um dos muitos métodos de RNA, hoje em dia já se tem descrito muitos outros que são moldados de acordo com o que se espera de resultado.

O seu uso na área da saúde vem aumentando conforme o tema vem se propagando no meio e a multidisciplinaridade se tornando mais frequente no cenário da saúde. Por ser um modelo computacional extremamente útil para a resolução de problemas clínicos, facilitar determinadas resoluções que envolvem grande investimentos financeiros, como exames de alto custo, dentre outras aplicabilidades, essa união, da tecnologia computacional e a medicina, vem se tornando mais frequente.

Inúmeros trabalhos têm demonstrado o papel das RNA na área da saúde promovendo assim inúmeras vantagens no processo de aquisição de habilidades, facilidade de trabalhar com dados, criação de fórmulas, dentre outras muitas funções.

CONSIDERAÇÕES FINAIS:

Sua teoria e aplicabilidade vai muito além e requer avanços diários na união dessas grandes áreas (neurociência, matemática, computação e estatística) que nos levará a grandes evoluções para facilitar o atendimento ao público no que diz respeito a custo e tempo.

LEITURA COMPLEMENTAR:

Nunes WV. Redes Neurais Artificiais: Aspectos Introdutórios. In: Esperidião-Antônio V. Neurociências: diálogos e interseções. Rio de Janeiro: Editora Rubio, 2012. p. 1-768.
SIQUEIRA-BATISTA, Rodrigo et al. As redes neurais artificiais e o ensino da medicina. Rev. bras. educ. med., Rio de Janeiro, v. 38, n. 4, p. 548-556, Dec. 2014. Disponível em <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-55022014000400017&lng=en&nrm=iso>. https://doi.org/10.1590/S0100-55022014000400017.