DESENVOLVER UMA FERRAMENTA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA) QUE PERMITA AUXILIAR, POR MEIO DE IMAGENS, O DIAGNÓSTICO DE PSORÍASE VULGAR.

Resumo

O projeto PIBITI tem como propósito desenvolver um software de análise de imagens utilizando um banco de imagens da doença Psoríase Vulgar, com o intuito de  criar uma Inteligência Artificial (IA) para aplicativos móveis com a finalidade de utilizar, seja a câmera do aparelho ou sua galeria de fotos, as imagens que seriam analisadas para apresentar um diagnóstico para o usuário com relação a doença mostrando as taxas de probabilidade da doença. Esta IA seria desenvolvida utilizando a Linguagem de Programação Python, com seus conceitos de Estruturas de Dados, e tecnologias aplicadas em conceitos de Deep Learning como processamento e reconhecimento de imagens, e a biblioteca TensorFlow, com Algoritmos de Redes Neurais Convolucionais para que as imagens lidas pudessem analisar as dimensões, escalas de cores e detalhes de sombras e assim atingir um alto nível de eficiência e exatidão durante as análises. Para apresentar um diagnóstico gerado a partir da imagem selecionada do usuário, mas para isso se faz necessário atingir o resultado de um bom treinamento da Inteligência Artificial para a identificação da Psoríase nas imagens, logo para que haja uma alta taxa de acertos, é preciso que os pesos dentro dos neurônios da rede neural estejam equilibrados e que toda a criação da Rede esteja bem feita para que o treinamento demonstra os resultados esperados, e caso ela não tenha total exatidão, será mostrada a porcentagem de acerto que a análise da imagem constatou com o nível de acerto do gradiente. Seguindo as boas práticas de programação para um Software bem feito e organizado para que esteja funcionando dentro do aplicativo para Smartphones para ser distribuído para uso geral, mostrando  uma ajuda no campo da Medicina.