Sistema em Nuvem para Identificação de Células Sanguíneas Infectadas pelo protozoário da Malária utilizando Redes Neurais Convolucionais

Abstract

Malária é uma doença infecciosa que afeta principalmente países em desenvolvimento. Por tratar-se de uma doença cujas formas mais graves podem ser evitadas através de diagnóstico precoce, surge a necessidade de uma ferramenta computacional para auxiliar a decisão médica de forma eficiente e acurada. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema em nuvem para detecção de malária em células sanguíneas. Utilizou-se a arquitetura em nuvem client-serverless, beneficiando-se da abordagem Function-as-a-Service, para implementação, em que a nuvem é responsável por processar imagens enviadas por clientes e retornar a informação de existência ou não de protozoários da malária. Para a análise das imagens, foram testados diversos modelos de Deep Learning utilizando Redes Neurais Convolucionais treinados a partir de uma base de dados disponibilizada pelo National Institute of Health. O modelo de Inteligência Artificial apresentado foi avaliado pelas métricas Acurácia e F1-Score, tendo atingido valores iguais a 97%, demonstrando-se assim competitivo a modelos do estado da arte.