Inteligência artificifial como método auxiliar no diagnóstico das desordens potencialmente malignas bucais e câncer bucal

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Salgueiro, Arthur Pias
• Orientador(a): Rados, Pantelis Varvaki
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Carcinoma de células escamosas; Inteligência artificial; Revisão sistemática
• Palavras-chave em Inglês: Squamous cell carcinoma; Potentially oral malignant lesions; Artificial intelligence; Systematic review; Pilot study
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/252775

O câncer de boca no brasil representa o quinto tipo mais comum dos tumores malignos em homens, sendo o carcinoma espinocelular (CEC) o mais prevalente. Muitas vezes o CEC é precedido por desordens potencialmente malignas (DPMO), entre elas, a leucoplasia, a eritroplasia e a queilite actinica sendo as mais comuns. Recentemente, muitas tecnologias vêm sendo utilizadas, a fim de auxiliar no diagnóstico e melhorar o prognóstico de pacientes com câncer. A Inteligência artificial (IA) é uma ferramenta tecnológica que estuda a construção de entidades inteligentes, ou seja, maquinas capazes de reproduzir a inteligência humana, utilizando o aprendizado de máquina e as redes neurais. Objetivo: Com isso, o objetivo desse trabalho é desenvolver uma revisão sistemática, avaliando a inteligência artificial como auxiliar no diagnóstico de DPMO e CEC e desenvolver um estudo piloto com o objetivo de criar uma ferramenta computacional e tecnológica para que seja usada em smartphones a fim de auxiliar no diagnóstico e na melhor conduta para os cirurgiões dentistas, sobretudo nas DPMO e CEC. Resultados: Em relação a revisão sistemática, foram avaliados um total de 24 artigos, de 2000 a 2022, 63 % dos estudos não informou o tipo de estudo, 29 % eram estudos de coorte, 4 % estudo transversal e 4 % estudo piloto, a maioria dos estudos eram microscópicos, a rede neural mais utilizada foi a CNN (convolutional neural networks). A acurácia variou de 73,6 a 99,7%, com média de 88,2%, a sensibilidade variou de 47 a 100% e a média foi de 86,2% e a especificidade variou de 80,6 a 100% com média de 93%. No estudo piloto 73 imagens foram usadas para avaliar a precisão do sistema. Destas imagens, 27 eram de CEC, confirmadas por biópsia, 27 de DPMO e 19 úlceras traumáticas e candidíase. No total, a sensibilidade foi de 95,20 %, especificidade de 48, 71 % e acurácia de 71,10 %. Conclusões: Com esse estudo concluímos que a IA é uma tecnologia inovadora, cada vez mais transparente e que no Câncer ela vêm para trazer novas perspectivas, com isso o uso desta tecnologia tem potencial de ser um avanço na suspeita precoce de CEC em boca. Com a revisão sistemática conseguimos observar que nos últimos anos muitos estudos vêm sendo realizados utilizando a IA no CEC e nas DPMO, os resultados são promissores, embora precise aumentar o número da amostra dos estudos, realizar estudos multicêntricos para validar melhor os resultados. E no estudo piloto observamos resultados muito significativos quando aplicado no CEC e nas DPMO. O próximo passo é aumentar o número de imagens, criar novos “clusters” de lesões, e utilizar esse sistema em âmbito populacional.