Pelo segundo ano consecutivo, dois grupos de pesquisa na área de inteligência
artificial da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) foram premiados pelo Google Research Awards for Latin America. Na edição 2017 do prêmio foram
distribuídos US$ 600 mil entre os 27 projetos selecionados e, na Unicamp, os trabalhos campeões são do Instituto de Computação (IC) e da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (Feec)(ver serviço).

Docentes e estudantes de computação do IC e da Feec conquistaram bolsas de estudo pelos trabalhos acadêmicos com diagnósticos automáticos por imagem de melanoma e retinopatia diabética Os dois sistemas da Unicamp propõem diagnosticar, de modo automático, por meio da análise de imagens, doenças como o melanoma (câncer de pele) e a retinopatia diabética, uma das causas da
cegueira em muitos pacientes. A finalidade deles é projetar para o futuro ferramentas e equipamentos capazes de otimizar e auxiliar o trabalho de profissionais da área da saúde, médicos e enfermeiros, por exemplo.

Criado em 2013, o programa anual do Google concede bolsas de pesquisa de um ano para docentes e estudantes de pós-graduação em áreas específicas da Ciência da Computação. De acordo com o regulamento do concurso da multinacional norte-americana da área de tecnologia, aluno do mestrado pode
concorrer por dois anos seguidos e, do doutorado, por três anos ininterruptos.

Laureados – Na Unicamp, os alunos de doutorado premiados neste ano são Michel Fornaciali (Feec) e Ramon Pires (IC). Os do mestrado são Júlia
Tavares e Afonso Menegola, da Feec. O grupo de docentes campeão inclui
Jacques Wainer, Siome Goldenstein e Sandra Avila, do IC; Flávia Vasques
Bittencourt (da Universidade Federal de Minas Gerais); Herbert Jelinek (da
Charles Sturt University – Austrália); e Lin Tzy Li (da Samsung).

Além do Google, os trabalhos da Unicamp na área de inteligência artificial
receberam apoios, em diferentes fases, da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado (Fapesp), do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) e das multinacionais de tecnologia Microsoft e Samsung.

Precisão – De acordo com o professor Eduardo Valle, cientista da computação
da Feec e responsável pelo projeto com o melanoma, as bolsas concedidas pelo Google têm sido muito importantes para a evolução do trabalho acadêmico no Brasil em um momento de dificuldade econômica. Segundo ele, a pesquisa a
partir do desenvolvimento de algoritmos capazes de treinar o computador para
reconhecer imagens específicas foi iniciada em 2013, e a triagem automática conseguiu alcançar 87% de precisão.

“As lesões de pele são bastante difíceis de diagnosticar. Os formatos e as cores variam muito e há diferenças sutis entre pintas, manchas, etc.”, explica. “Os próximos passos agora são ampliar a eficácia dessa tecnologia para atingir, por exemplo, o patamar de 95% de acerto já obtido pelo sistema do IC projetado para identificar imagens de pacientes de retinopatia diabética”,informa Valle, comentando sobre a outra pesquisa da Unicamp premiada pelo Google, iniciada em 2009 e coordenada pelo professor Anderson Rocha.

Homem x máquina – Atualmente, o projeto da retinopatia diabética aguarda
parecer do Comitê de Ética da Unicamp para iniciar os testes conjuntos com a
equipe de oftalmologia do Hospital das Clínicas (HC) da universidade. Quando
essa avaliação for autorizada, os pacientes do HC continuarão sendo atendidos
normalmente pelos médicos, mas serão avaliados também pelo sistema de
informática desenvolvido, porém, apenas de modo simulado.

Depois de encerrado o prazo experimental, será averiguado se os dados apurados pelas ferramentas eletrônicas coincidem com as informações identificadas nos diagnósticos dos médicos. “Nessa etapa, um dos objetivos
é demonstrar aos médicos a confiabilidade dos sistemas, além de trocar experiências com eles para ampliar ainda mais a precisão dos diagnósticos eletrônicos,” explica Valle.

“Outro propósito agora”, salienta, “é buscar atrair empresas, como fabricantes de equipamentos médicos, para serem parceiras no projeto e fazerem investimentos em soluções comerciais inéditas com equipamentos com base nos sistemas de inteligência artificial desenvolvidos. “Eventuais
interessados devem procurar o Laboratório de Pesquisa Reasoning for Complex Data (Recod) da Unicamp”, informa (ver serviço).

Rogério Mascia Silveira
Imprensa Oficial – Conteúdo Editorial
Assessoria de Imprensa da Unicamp

SERVIÇO
Recod Unicamp
http://recodbr.wordpress.com
Blog do Google com os premiados
em 2017 – http://goo.gl/gKA47N

DOE – Seção I, p. II