Vou criar e treinar modelo dl para classificação de imagens médicas

Imagens de saúde e científicas exigem mais rigor do que um típico serviço de "classificador de imagens" no Fiverr. Um modelo que apenas reporta alta precisão sem validação adequada não é seguro para uso, e a maioria dos vendedores aqui não entende isso. Eu construo modelos de classificação de imagens médicas/científicas usando transfer learning (EfficientNet, ResNet) em PyTorch, com uma metodologia de avaliação real: precisão, precisão, recall, F1-score e matrizes de confusão, não apenas um número de precisão.

Eu criei e avaliei um classificador de câncer de células sanguíneas de quatro classes dessa forma, alcançando métricas de classificação fortes e implantando-o através de uma interface Flask/FastAPI para previsões em tempo real.

O que posso ajudar: classificação de células/tecidos, detecção de doenças a partir de escaneamentos (Raio-X, MRI, histopatologia), classificação de lesões de pele, detecção de doenças em plantas/cultivos, ou qualquer tarefa de classificação de imagens científicas onde você precisa de um modelo defensável e bem avaliado, não apenas uma caixa preta.

Importante: Esta é uma ferramenta de pesquisa/desenvolvimento, não um dispositivo médico certificado. Os resultados não substituem um diagnóstico clínico profissional, e incluirei um aviso de uso responsável em cada entrega.