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https://dspace.unigoyazes.edu.br/handle/123456789/1388| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | O uso da inteligência artificial na detecção preventiva do câncer cervical: um avanço tecnológico na luta contra o câncer |
| Autor(es): | ROMERO, Daniel Alejandro Gutierrez NASCIMENTO, Jhonatas Fernandes |
| Primeiro Orientador: | MAGALHÃES, Juliana Cristina |
| Resumo: | Objetivo: Analisar a aplicação da inteligência artificial na detecção preventiva do câncer cervical, com ênfase na citopatologia. Metodologia: Revisão integrativa em PubMed, MEDLINE, BVS, SciELO e LILACS (2020–2025), idiomas português, inglês e espanhol; seleção por critérios pré‐definidos; cinco estudos incluídos. Resultados: Algoritmos de deep learning demonstraram aumento de sensibilidade, especificidade e padronização na triagem citológica, redução do tempo diagnóstico e potencial diminuição de custos; desafios incluem necessidade de bases anotadas, alta demanda computacional, integração aos fluxos clínicos e questões éticas. Conclusão: A IA é promissora como ferramenta complementar à citologia; sua implementação requer validação multicêntrica, protocolos padronizados e governança para assegurar segurança, equidade e adoção clínica. |
| Abstract: | Objective: To analyze the application of artificial intelligence in the preventive detection of cervical cancer, with emphasis on cytopathology. Methodology: Integrative review in PubMed, MEDLINE, BVS, SciELO and LILACS (2020–2025), in Portuguese, English and Spanish; selection by predefined criteria; five studies included. Results: Deep learning algorithms demonstrated increased sensitivity, specificity and standardization in cytological screening, reduced diagnostic time and potential cost reduction; challenges include the need for annotated databases, high computational demand, integration into clinical workflows and ethical issues. Conclusion: AI is promising as a complementary tool to cytology; its implementation requires multicenter validation, standardized protocols and governance to ensure safety, equity and clinical adoption. |
| Palavras-chave: | Citologia Inteligência Artificial Detecção Precoce de Câncer |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA::MEDICINA PREVENTIVA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Centro Universitário Goyazes |
| Sigla da Instituição: | UNIGOYAZES |
| Department: | Biomedicina |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://200.225.206.52:8080/jspui/handle/123456789/1388 |
| Data do documento: | Dez-2025 |
| Aparece nas coleções: | TCCs |
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