Classificação de imagens médicas com YOLO para acelerar diagnósticos
Sistema de classificação de imagens com YOLO que prioriza e pré-classifica exames para a equipe de diagnóstico, apontando regiões de interesse e reduzindo o tempo de triagem — com validação humana em todos os casos.
O desafio
O volume de imagens crescia mais rápido do que a capacidade da equipe de analisá-las na ordem certa: casos urgentes esperavam na fila junto com os de rotina.
O objetivo
Triar e pré-classificar as imagens automaticamente para que a equipe olhe primeiro o que importa, sem tirar o profissional da decisão.
A solução
Treinamento de um modelo YOLO com dados rotulados pela própria instituição, pipeline de inferência integrado ao fluxo de trabalho existente, marcação das regiões de interesse na imagem e fila priorizada por classificação. Métricas de precisão e revocação acompanhadas por classe; toda saída revisada por um profissional.
O impacto
- Fila de exames priorizada por classificação automática, com regiões de interesse destacadas
- Modelo treinado com dados da própria instituição e métricas acompanhadas por classe
- Integração ao fluxo existente, sem trocar os sistemas em uso
- Human-in-the-loop: nenhum laudo é emitido sem revisão profissional
Jean C Becker
Arquiteto de Soluções Sênior | Especialista em IA e Machine Learning
Quem projetou e escreveu este trabalho. Sobre a JBKR →