Primeiramente, é imporante ressaltar que os resultados obtidos podem ser atribuídos a uma série de fatores, incluindo a arquitetura das rede reurais, a quantidade de camadas, a complexidade dos modelos, o tamanho do conjunto de dados, as técnicas de pré-processamento e aumento de dados utilizadas.
O desempenho dos modelos caiu significativamente quando avaliados em dados do mundo real, sugerindo uma dificuldade de generalização. Possíveis razões incluem variações nas condições de aquisição das imagens, diferenças na qualidade das imagens, artefatos de imagem não encontrados nos conjuntos de treinamento e validação, e variações na posição e condição dos pacientes.
- Coletar mais imagens de raio-x em condições variadas pode ajudar os modelos a aprenderem uma representação mais robusta dos padrões associados à Covid-19 e à pneumonia.
- Capturar mais exemplos de diferentes perspectivas, condições de iluminação e artefatos de imagem presentes em ambientes clínicos reais pode ajudar a melhorar a generalização dos modelos.
- Experimentar técnicas de aumento de dados mais sofisticadas, como simulações de distorções ou variações mais complexas, pode ajudar os modelos a se adaptarem a uma gama mais ampla de variações nas imagens.
- Testar diferentes valores nos parâmetros de regularização, como a taxa de dropout, pode ajudar a reduzir o overfitting nos modelos.
- Testar novas taxas de aprendizado e tamanhos de lote durante o treinamento também pode ajudar a encontrar uma configuração que melhore a generalização dos modelos.
- Realizar um refinamento contínuo do desempenho dos modelos em dados do mundo real pode ajustar os modelos a situações mais específicas.
O estudo “Melhoria de Imagens de Raio X Para Detecção de Pneumonia por Covid-19” realizado por Aylla Christinne Feitosa Rodriges (IFGoiano) mostra que existem técnicas de pré-processamento específicas que podem realçar características das doenças. Isso abre caminho para avanços na detecção das enfermidades, proporcionando imagens mais nítidas e detalhadas.
Em conclusão, melhorar a capacidade dos modelos de generalizalizar resultados para dados do mundo real exige uma combinação de aprimoramento dos conjuntos de dados, técnicas de aumento de dados mais avançadas e ajustes cuidadosos dos hiperparâmetros. Além disso, é ideal a colaboração e avaliação com especialistas médicos e clínicos para entender as nuances e especificidades das imagens de raio-x e as características a cada doença.