A Avaliação da precisão diagnóstica de algoritmos de inteligência artificial em mamografias digitais para detecção precoce de câncer de mama

Autores

  • Geovanna Pozzebon Carvalho Faculdade Morgana Potrich https://orcid.org/0009-0009-6442-6207
  • Maria Fernanda Corrêa Freitas Faculdade Morgana Potrich
  • Lívia Portela Rosan Centro Universitário de Votuporango
  • Regiane Fernanda de Souza Barreto Rezende Centro Universitário de Votuporanga
  • Antoniella Nogueira de Castro Faculdade de Ciências Médicas do Pará
  • Beatriz Flausino Silva de Oliveira Faculdade de Ensino Superior da Amazônia Reunida https://orcid.org/0000-0002-9846-6866
  • Ivoneide Gonçalves de Melo Gonzalez Faculdade de Ensino Superior da Amazônia Reunida
  • Raquel Carvalho Nogueira Universidade de Rio Verde Campus Formosa (UNIRV)
  • Adriando Ferreira de Melo Faculdade de Ciências Médicas do Pará (FACIMPA)
  • Lucas Câmara Monsef Faculdade de Ensino Superior da Amazônia Reunida
  • Hemilly Martins Leite Faculdade de Ensino Superior da Amazônia Reunida

DOI:

https://doi.org/10.36557/2674-8169.2024v6n8p5065-5072

Palavras-chave:

Neoplasias da mama, Mamografia, Inteligência Artificial, Diagnóstico precoce

Resumo

O objetivo deste estudo é revisar a precisão diagnóstica dos algoritmos de inteligência artificial (IA) em mamografias digitais, bem como identificar os desafios e limitações associados a essa abordagem. Este estudo é uma revisão integrativa da literatura que analisa o desempenho dos algoritmos da IA para constatação antecipada de câncer de mama em comparação a investigação e conduta dos profissionais da saúde, visando fornecer percepções relevantes para a prática clínica e explorar as futuras perspectivas e potenciais avanços tecnológicos dessa aplicação na detecção precoce do câncer de mama. A pesquisa foi realizada nas bases Scielo, BVS – Biblioteca Virtual em Saúde, e PubMed, utilizando os descritores "Neoplasias da mama", "Mamografia", "Inteligência artificial" e “Diagnóstico precoce”. Estão incluídos artigos publicados entre 2020 e 2024, em português ou inglês, com acesso completo e relevância para o estudo. Artigos pagos ou incompletos, dissertações, teses e materiais fora do prazo especificado foram excluídos. Os avanços tecnológicos e a aplicação da IA ​​na saúde têm despertado interesse no potencial para melhorar a eficiência dos diagnósticos. A detecção precoce pode impactar diretamente na sobrevida e na qualidade de vida dos pacientes. Nesse sentido, a aplicação de algoritmos de inteligência artificial em mastografias digitais representa um avanço promissor, mas também desafia os paradigmas e práticas tradicionais da área da saúde. 

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Publicado

2024-08-28

Como Citar

Carvalho, G. P., Freitas, M. F. C., Rosan, L. P., Rezende, R. F. de S. B., de Castro, A. N., de Oliveira, B. F. S., Gonzalez, I. G. de M., Nogueira, R. C., de Melo, A. F., Monsef, L. C., & Leite, H. M. (2024). A Avaliação da precisão diagnóstica de algoritmos de inteligência artificial em mamografias digitais para detecção precoce de câncer de mama. Brazilian Journal of Implantology and Health Sciences, 6(8), 5065–5072. https://doi.org/10.36557/2674-8169.2024v6n8p5065-5072

Edição

v. 6 n. 8 (2024): BJIHS QUALIS B3 - FATOR DE IMPACTO SJIF 5.807

Seção

Revisão de Literatura

Licença

Copyright (c) 2024 Geovanna Pozzebon Carvalho, Maria Fernanda Corrêa Freitas, Lívia Portela Rosan, Regiane Fernanda de Souza Barreto Rezende, Antoniella Nogueira de Castro, Beatriz Flausino Silva de Oliveira, Ivoneide Gonçalves de Melo Gonzalez, Raquel Carvalho Nogueira, Adriando Ferreira de Melo, Lucas Câmara Monsef, Hemilly Martins Leite

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