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A Utilização de Inteligência Artificial no Diagnóstico de Melanoma
| Summary: | O melanoma cutâneo é uma neoplasia maligna que nas últimas décadas tem adquirido de modo crescente um papel preponderante na saúde pública global, devido ao aumento na sua incidência e ao facto de apresentar a maior taxa de mortalidade no que toca a cancro da pele.A sua deteção e diagnóstico precoces contribuem de modo decisivo para a melhoria do prognóstico.A avaliação histopatológica é a técnica padrão para o diagnóstico, existindo outras técnicas que aumentam a acuidade do exame clínico e contribuem para a precocidade do diagnóstico, como a dermatoscopia (a mais utilizada) ou a microscopia confocal de reflectância.Contudo, qualquer um destes procedimentos é sempre muito dependente da experiência e treino do médico que a utiliza.Assim, existe atualmente uma procura incessante de métodos que aumentem a acuidade diagnóstica do melanoma cutâneo.Tendo em conta que a dermatologia é uma área da medicina muito visual e com inúmeros registos fotográficos, possuindo grandes bases de dados com imagens clínicas que podem ser utilizadas e interpretadas, existe um enorme potencial para implementação de sistemas de inteligência artificial no diagnóstico.Na verdade, recentemente têm sido realizados muitos estudos que visam explorar as capacidades da inteligência artificial no despiste e análise de lesões cutâneas, com o intuito de auxiliar os médicos dermatologistas a tornar o seu diagnóstico mais preciso, independentemente do seu conhecimento clínico.Neste âmbito, o que se tem destacado mais e com resultados mais promissores são as redes neurais convolucionais. Estas, segundo dados de investigações realizadas, são capazes de identificar e classificar o melanoma cutâneo com um nível de competência superior ao de médicos dermatologistas.Com o desenvolvimento da inteligência artificial existe algum receio que a mesma possa vir a substituir o médico dermatologista. Contudo, foi evidenciado que a combinação de inteligência artificial e humana é capaz de obter resultados diagnósticos superiores aos obtidos individualmente quer pelos médicos quer pela rede neural convolucional, pelo que este tipo de tecnologia pode vir a ter um papel relevante, não na substituição do dermatologista, mas sim na coadjuvação para realçar e aperfeiçoar o seu trabalho.Por outra perspetiva, apesar de a inteligência artificial, e neste caso mais especificamente as redes neurais convolucionais, demonstrarem um imenso potencial que pode revolucionar a dermatologia, nomeadamente no diagnóstico de melanoma, levantam ainda problemas éticos e logísticos para que possam ser incluídos na prática clínica diária. |
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| Main Authors: | Constantino, Sara Mariana Cabral de Oliveira |
| Subject: | melanoma cutâneo diagnóstico dermatoscopia inteligência artificial rede neural convolucional cutaneous melanoma diagnosis dermatoscopy artificial intelligence convolutional neural network |
| Year: | 2020 |
| Country: | Portugal |
| Document type: | master thesis |
| Access type: | embargoed access |
| Associated institution: | Universidade de Coimbra |
| Language: | Portuguese |
| Origin: | Estudo Geral - Universidade de Coimbra |
| Summary: | O melanoma cutâneo é uma neoplasia maligna que nas últimas décadas tem adquirido de modo crescente um papel preponderante na saúde pública global, devido ao aumento na sua incidência e ao facto de apresentar a maior taxa de mortalidade no que toca a cancro da pele.A sua deteção e diagnóstico precoces contribuem de modo decisivo para a melhoria do prognóstico.A avaliação histopatológica é a técnica padrão para o diagnóstico, existindo outras técnicas que aumentam a acuidade do exame clínico e contribuem para a precocidade do diagnóstico, como a dermatoscopia (a mais utilizada) ou a microscopia confocal de reflectância.Contudo, qualquer um destes procedimentos é sempre muito dependente da experiência e treino do médico que a utiliza.Assim, existe atualmente uma procura incessante de métodos que aumentem a acuidade diagnóstica do melanoma cutâneo.Tendo em conta que a dermatologia é uma área da medicina muito visual e com inúmeros registos fotográficos, possuindo grandes bases de dados com imagens clínicas que podem ser utilizadas e interpretadas, existe um enorme potencial para implementação de sistemas de inteligência artificial no diagnóstico.Na verdade, recentemente têm sido realizados muitos estudos que visam explorar as capacidades da inteligência artificial no despiste e análise de lesões cutâneas, com o intuito de auxiliar os médicos dermatologistas a tornar o seu diagnóstico mais preciso, independentemente do seu conhecimento clínico.Neste âmbito, o que se tem destacado mais e com resultados mais promissores são as redes neurais convolucionais. Estas, segundo dados de investigações realizadas, são capazes de identificar e classificar o melanoma cutâneo com um nível de competência superior ao de médicos dermatologistas.Com o desenvolvimento da inteligência artificial existe algum receio que a mesma possa vir a substituir o médico dermatologista. Contudo, foi evidenciado que a combinação de inteligência artificial e humana é capaz de obter resultados diagnósticos superiores aos obtidos individualmente quer pelos médicos quer pela rede neural convolucional, pelo que este tipo de tecnologia pode vir a ter um papel relevante, não na substituição do dermatologista, mas sim na coadjuvação para realçar e aperfeiçoar o seu trabalho.Por outra perspetiva, apesar de a inteligência artificial, e neste caso mais especificamente as redes neurais convolucionais, demonstrarem um imenso potencial que pode revolucionar a dermatologia, nomeadamente no diagnóstico de melanoma, levantam ainda problemas éticos e logísticos para que possam ser incluídos na prática clínica diária. |
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