Resumen:
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[ES] En este artículo se pretende estudiar la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en imagen médica para el diagnóstico de Covid19 durante la crisis de la pandemia, abordando un estudio de caso de Deep Learning ...[+]
[ES] En este artículo se pretende estudiar la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en imagen médica para el diagnóstico de Covid19 durante la crisis de la pandemia, abordando un estudio de caso de Deep Learning como invención del método de invención . Se evidencia que el uso del Deep Learning está cambiando de manera radical la forma de investigar, innovar y hacer I+D e incluso alcanzando la posibilidad de innovar sin hacer I+D. De manera específica, el estudio evidencia que la IA está modificando radicalmente operaciones e interacciones del proceso de investigación basadas en el intercambio de conocimiento especializado de científicos y técnicos, sustituyéndolas por una investigación que aprovecha la interacción entre grandes conjuntos de datos y algoritmos de predicción mejorados. Aunque la aplicación de la IA plantea beneficios en disminución de costes, reducción de tiempos, democratización de la I+D y una mejora significativa de la productividad, procesos y resultados de investigación, también acarrea desafíos éticos y regulatorios alrededor de la anonimidad, el control de los datos o la distribución de responsabilidades.
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[PT] Este artigo tem como objetivo estudar a aplicação da inteligência artificial (IA) em imagens
médicas para o diagnóstico de Covid-19 durante a crise pandêmica, abordando um estudo de
caso de Deep Learning como uma ...[+]
[PT] Este artigo tem como objetivo estudar a aplicação da inteligência artificial (IA) em imagens
médicas para o diagnóstico de Covid-19 durante a crise pandêmica, abordando um estudo de
caso de Deep Learning como uma invenção do “método de invenção”. Em comparação com as
técnicas até agora utilizadas para o desenvolvimento de software de diagnóstico por imagem
médica, caracterizado pela forte interação entre médicos e programadores informáticos, visa
converter os atributos da imagem em elementos sistematizados e parametrizados para refletir o
estado de conhecimento. em torno da área de diagnóstico; o novo método baseado em Deep
Learning visa classificar as imagens e gerar um diagnóstico diretamente a partir dos próprios
dados, dispensando em grande medida a referida interação entre especialistas. Diante da
necessidade e relevância da disponibilidade de dados rotulados, que podem afetar diferentes
campos do diagnóstico médico, o estudo de caso mostrou um ambiente favorável de cooperação
e acesso a bancos de dados com imagens médicas rotuladas, condição provavelmente
associada à mobilização institucional, social e política em torno da pandemia.
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[EN] This article aims to study the application of artificial intelligence (AI) in medical imaging for the diagnosis of Covid19 during the pandemic crisis, addressing a case study of Deep Learning as an invention of the ...[+]
[EN] This article aims to study the application of artificial intelligence (AI) in medical imaging for the diagnosis of Covid19 during the pandemic crisis, addressing a case study of Deep Learning as an invention of the method of invention . It was evidenced that the use of Deep Learning is radically changing the way of researching, innovating and doing R&D and even reaching the possibility of innovating without doing R&D. Specifically, the study shows that AI is radically modifying operations and interactions of the research process based on the exchange of specialized knowledge of scientists and technicians, replacing them with research that takes advantage of the interaction between large data sets and improved prediction algorithms. Although the application of AI raises benefits in cost reduction, time reduction, democratization of R&D and a significant improvement in productivity, research processes and results, it also brings ethical and regulatory challenges around anonymity, control of the data or the distribution of responsibilities .
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