Use Cases Machine Learning for Healthcare
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Use Cases Machine Learning for Healthcare
- 1. Use-cases of Machine Learning in Healthcare Felipe Campos Kitamura, MD, MSc, PhD Escola Paulista de Medicina DEPARTAMENTO DE DIAGNÓSTICO POR IMAGEM 1
- 2. Who am I? • Learning to code since 13yo • Medical Doctor (Radiologist) background • Master of Science in Genetics and Biotech • PhD in Artificial Intelligence in Radiology • Machine Learning Practitioner • Head of AI at Dasa
- 3. My research interests • Electronics (digital and analogical) • Microcontroller programmer • Digital Signal Processing • Medical Devices • Medical Imaging • Image Processing • Computer Vision • AI, ML, DL • Research to Practice
- 4. My work
- 5. My work
- 11. 15
- 12. 16
- 15. 19
- 16. Video de object detection 19.05.21 20
- 17. Artificial Intelligence is the new electricity 21 Andrew Ng
- 18. 22
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- 21. Surgical Fingerprints: Real-Time Analysis and Summarization of Intraoperative Events Daniel Hashimoto, MD, Edward D. Churchill Surgical Education and Simulation Research Fellow, MGH 25
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- 29. 7 passos COVID19 e IA
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- 31. 35
- 32. 36 Radiologists who use AI will replace those who don’t
- 33. 37
Editor's Notes
- Começou a ser desenvolvido no final de Abril 2020. U-net simples para segmentação. Saída do algoritmo em 1280 x 1280 é redimensionada para 512x512 (DICOM) e sobrepõem na imagem do exame. Análise do exame em janela C:-550 e W:1600 É gerado um gráfico com o volume total do pulmão e a % de cada classificação de alteração usando pixel spacing. Treinamento: 198 séries, 45.947 slices Novas versões são realizadas frequentemente, adicionando-se mais imagens no treinamento para melhorar a performance, sendo esta a versão 4 (em 19/05/2020) Origem e data das imagens do treino: imagem apenas do Santa Paula, mês de abril Análise do valor dos pixels em UH na área segmentada. São definidas 5 classes, e os pixels são coloridos baseado na sua classificação: Pulmão normal: -1024 a -750 UH (Azul) Vidro fosco 1: -750 a -600 (Verde) Vidro fosco 2: -600 a -350 UH (Amarelo) VIdro fosco 3: -350 a -100 UH (Laranja) Consolidação: -100 a +50 UH (Vermelho) A inferência só é feita nas séries que possuem como Series Description “mediastinobody1.0” do Santa Paula, em tempo real, dos exames comm 3 mm de espessura. Se não for 3mm, o exame é convertido para 3mm p/ inferência. A saída é enviada ao Carestream em três séries: inferência original com a máscara sobrepondo a área segmentada, segmentação 3D coronal da máscara, e gráfico com os % de vidro fosco. Retorna um JSON com os resultados para o monitoramento. algoritmo faz parte de um algoritmo de prognóstico, que será realizado em associação com 14 instituições. Já possuímos os dados de 700 pacientes (clínicos e laboratoriais). O objetivo desse algoritmo e avaliar o desfecho (todos os aspectos de morbi-mortalidade), levando a um tratamento mais precoce dos casos que apresentam maior chance de complicações • Previsão de progressão para doença crítica • Potencial para melhorar o desempenho dos radiologistas juniores ao nível sênior • Pode ajudar na avaliação dos efeitos do tratamento medicamentoso com quantificação por TC
- de um algoritmo de prognóstico, que será realizado em associação com 14 instituições. Já possuímos os dados de 700 pacientes (clínicos e laboratoriais). O objetivo desse algoritmo e avaliar o desfecho (todos os aspectos de morbi-mortalidade), levando a um tratamento mais precoce dos casos que apresentam maior chance de complicações • Previsão de progressão para doença crítica • Potencial para melhorar o desempenho dos radiologistas juniores ao nível sênior • Pode ajudar na avaliação dos efeitos do tratamento medicamentoso com quantificação por TC