A CONTRIBUIÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO POR IMAGEM DE TUMORES CEREBRAIS

Glaciane Menezes Ribeiro; Sthefany Alves Dos Santos; Roberta Rayol; Bruna Puty Silva Gomes

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Trabalho

Título do Trabalho

A CONTRIBUIÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO POR IMAGEM DE TUMORES CEREBRAIS

Autores

Glaciane Menezes Ribeiro
Sthefany Alves Dos Santos
Roberta Rayol
Bruna Puty Silva Gomes

Modalidade

Resumo simples

Área temática

4. NEUROLOGIA

Data de Publicação

14/01/2025

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/cao-do-hospital-ophir-loyola-446132/988649-a-contribuicao-da-inteligencia-artificial-no-diagnostico-por-imagem-de-tumores-cerebrais

ISBN

978-65-272-1086-3

Palavras-Chave

Inteligência Artificial, Tumores Cerebrais, Diagnóstico por Imagem, Redes Neurais Convolucionais, Acurácia Diagnóstica.

Resumo

Introdução: O diagnóstico precoce e preciso de tumores cerebrais (TC) é crucial para o prognóstico e o planejamento terapêutico. O diagnóstico por imagem, como ressonância magnética e tomografia computadorizada, depende da experiência dos radiologistas para interpretar imagens complexas. No entanto, a complexidade e a variabilidade dos casos de TC podem levar a diagnósticos tardios ou imprecisos. Recentemente, a Inteligência Artificial (IA) tem se destacado como uma ferramenta que pode auxiliar na análise de imagens, oferecendo maior precisão e rapidez na detecção e classificação de tumores cerebrais. Objetivo: Analisar a contribuição da IA no diagnóstico por imagem de TC, focando em como essa tecnologia melhora a precisão, a velocidade e a consistência no diagnóstico em comparação aos métodos tradicionais. Método: Foi realizada uma revisão sistemática da literatura, de estudos que investigam o uso de algoritmos de IA, como redes neurais convolucionais (CNNs), na análise de imagens de TC. Foram selecionados estudos que compararam a performance da IA com a de radiologistas experientes, medindo parâmetros como acurácia diagnóstica, tempo de processamento e taxa de falsos positivos e negativos. Resultados: Os resultados indicam que a IA, especialmente as CNNs, demonstrou acurácia superior a 90% na detecção e classificação de TC, superando ou igualando-se à precisão dos radiologistas em muitos casos. Além disso, a IA reduziu o tempo necessário para análise das imagens, permitindo diagnósticos mais rápidos. Contudo, foi observado que a integração da IA com a expertise humana ainda é essencial, pois alguns casos complexos exigem a interpretação contextual que apenas um especialista pode fornecer. Conclusão: A IA está transformando o diagnóstico por imagem de TC, proporcionando maior precisão e rapidez, o que pode levar a tratamentos mais eficazes e a melhores desfechos. No entanto, a colaboração entre IA e especialistas humanos continua sendo fundamental para garantir diagnósticos de alta qualidade.

Título do Evento: 1º Congresso Amazônico de Oncologia do Hospital Ophir Loyola
Cidade do Evento: Belém
Título dos Anais do Evento: Anais do I Congresso Amazônico de Oncologia do Hospital Ophir Loyola: Desafios Tecnológicos e Inovação - Ensino Pesquisa e Assistência
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

RIBEIRO, Glaciane Menezes et al.. A CONTRIBUIÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO POR IMAGEM DE TUMORES CEREBRAIS.. In: Anais do I Congresso Amazônico de Oncologia do Hospital Ophir Loyola: Desafios Tecnológicos e Inovação - Ensino Pesquisa e Assistência. Anais...Belém(PA) HOL, 2024. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/cao-do-hospital-ophir-loyola-446132/988649-A-CONTRIBUICAO-DA-INTELIGENCIA-ARTIFICIAL-NO-DIAGNOSTICO-POR-IMAGEM-DE-TUMORES-CEREBRAIS. Acesso em: 31/08/2025