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A IA explicável mostra quais regiões e estruturas do tecido estão associadas à doença, transformando essas informações em biomarcadores quantificáveis Pesquisadores do Centro Alemão de Pesquisa em Diabetes, em parceria com cientistas internacionais, desenvolveram uma tecnologia capaz de identificar alterações sutis no pâncreas associadas ao diabetes tipo 2. A ferramenta combina imagens microscópicas de alta resolução, modelos de aprendizado profundo e inteligência artificial explicável, diferenciando com precisão amostras de indivíduos com e sem a doença e indicando quais estruturas celulares estão relacionadas à progressão do quadro. O estudo, publicado na revista Nature Communications, utilizou um amplo banco de imagens de lâminas pancreáticas de doadores vivos, obtidas com colorações cromogênicas, que …

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