Classificação de Câncer da Cavidade Oral em Imagens Histopatológicas Utilizando Inteligência Artificial Baseada em Análise Morfológica
Desenvolvimento de um sistema baseado em análise morfológica capaz de identificar padrões histopatológicos associados ao câncer da cavidade oral.
Por que este projeto é importante?
O câncer da cavidade oral representa um importante problema de saúde pública mundial. O diagnóstico precoce aumenta significativamente as chances de tratamento e sobrevida. Este projeto investiga o uso de inteligência artificial para auxiliar a análise de imagens histopatológicas por meio da identificação automatizada de características morfológicas associadas à malignidade.
Resumo Científico
Acesse o texto completo do projeto com detalhes sobre a metodologia, resultados e discussão da pesquisa.
Faça download do texto completo aquiO desafio do diagnóstico histopatológico
Diagnóstico tardio
O câncer oral frequentemente é identificado em estágios avançados.
Dependência de especialistas
A interpretação das lâminas exige elevada experiência profissional.
Variabilidade diagnóstica
Diferentes especialistas podem apresentar interpretações distintas.
Pipeline de Inteligência Artificial
Características Extraídas
Resultados Obtidos
O modelo demonstrou capacidade satisfatória na identificação de padrões morfológicos associados à malignidade, incluindo anisocariose, hipercromasia e irregularidade nuclear.
Laudo Automatizado
Esta ferramenta possui finalidade de apoio à decisão e não substitui a avaliação de um patologista.
Contribuições da Pesquisa
Diagnóstico Precoce
Identificação de padrões malignos em estágios iniciais, aumentando as chances de tratamento efetivo.
Patologia Digital
Integração de tecnologias digitais ao fluxo diagnóstico da patologia tradicional.
Inteligência Artificial Aplicada à Saúde
Uso de modelos de aprendizado de máquina para apoiar decisões clínicas baseadas em evidências.
Pesquisa Translacional
Conexão direta entre descobertas científicas e aplicação prática no cenário clínico.
Gustavo Costa Trindade
Graduando em Medicina com formação prévia em Sistemas de Informação, atuando em projetos de Inteligência Artificial aplicada à Saúde, Patologia Digital e Diagnóstico Assistido por Computador.
Projeto acadêmico desenvolvido para investigação do uso de inteligência artificial na classificação de câncer da cavidade oral em imagens histopatológicas.