| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Melo, Nilce Santos de | - |
| dc.contributor.author | Oliveira, Erick Coelho de | - |
| dc.identifier.citation | OLIVEIRA, Erick Coelho de. A utilização de ferramentas de inteligência artificial no diagnóstico precoce do câncer de boca. 2024. 34 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Odontologia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Ciências da Saúde, Departamento de Odontologia, 2024. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Introdução: O câncer de boca afeta mucosa oral, lábios, língua, gengiva e palato. Seus fatores de risco são etilismo, tabagismo, exposição diária ao sol, inflamação crônicas, entre outros. A maior parte dos diagnósticos são elaborados quando o tumor já está em tamanho avançado. Todavia, a detecção precoce é fundamental para um melhor prognóstico. As ferramentas de inteligência artificial podem ser usadas para diminuir o atraso no diagnóstico dessa neoplasia.Objetivo: O objetivo desse trabalho foi avaliar o que a literatura científica tem
relatado sobre a utilização de ferramentas de inteligência artificial no diagnóstico precoce do câncer de boca e se elas têm sido eficazes e precisas.Materiais e métodos: Para esta pesquisa, recorremos a bases de dados como PubMed/MEDLINE, EMBASE, LILACS, Web of Science, Scopus e literatura cinzenta para pesquisar sobre o uso de inteligência artificial (IA) no diagnóstico precoce do câncer de boca. O estudo focou em técnicas de IA como Machine Learning e Deep Learning, excluindo artigos sem resultados empíricos ou texto
completo. A análise avaliou métodos de IA, precisão diagnóstica, benefícios comparados a métodos tradicionais e limitações.Resultados: Inicialmente, foram encontrados 114 artigos, dos quais 16 foram incluídos para avaliação das ferramentas de inteligência artificial com o intuito de diminuir o atraso no diagnóstico do câncer de boca. Tais estudos foram publicados entre 2020 e 2023, produzidos em países e/ou escritos por autores de nacionalidades de países como Índia, EUA, Arábia Saudita, Brasil, Reino Unido, Malásia, Itália, China, Suíça e Austrália. As principais descobertas desses estudos apontaram que as IAs podem ajudar os profissionais de saúde a tomarem decisões assertivas e com alta precisão sobre o diagnóstico. Conclusão: O diagnóstico do câncer de boca com o uso de ferramentas de IA tem se mostrado viável e preciso em comparação com os métodos tradicionais. No entanto, essas tecnologias não substituem o papel dos radiologistas na análise de imagens médicas. Apesar das limitações, essas ferramentas de IA podem ser valiosas como suporte e instrumento de ensino, especialmente para profissionais menos experientes, para diminuir o atraso no diagnóstico de neoplasias orais. Por fim, é essencial realizar mais estudos longitudinais com acompanhamento prolongado para compreender melhor a aplicação clínica desses sistemas de inteligência artificial. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Câncer de boca | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Neoplasias | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Patologia bucal | pt_BR |
| dc.title | A utilização de ferramentas de inteligência artificial no diagnóstico precoce do câncer de boca | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2024-09-20T20:23:35Z | - |
| dc.date.available | 2024-09-20T20:23:35Z | - |
| dc.date.submitted | 2024-06-21 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/39930 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | Introduction: Oral cancer affects the oral mucosa, lips, tongue, gums, and palate. Its risk factors are alcoholism, smoking, daily exposure to the sun, and chronic inflammation, among others. Most diagnoses are made when the tumor is already advanced. However, early detection is essential for a better prognosis. Artificial intelligence tools can be used to reduce the delay in diagnosing this neoplasm.Objective: The objective of this study was to evaluate what the scientific literature has reported about the use of artificial intelligence tools in the early
diagnosis of oral cancer and whether they have been effective and accurate.Materials and methods: For this research, we used databases such as PubMed/MEDLINE, EMBASE, LILACS, Web of Science, Scopus, and gray literature to investigate the use of artificial intelligence (AI) in the early diagnosis of oral cancer. The study focused on AI techniques such as Machine Learning and Deep Learning, excluding articles without empirical results or full text. The analysis evaluated AI methods, diagnostic accuracy, benefits compared to traditional methods, and limitations.Results: Initially, 114 articles were found, 16 of which were included to evaluate
artificial intelligence tools to reduce the delay in diagnosing mouth cancer. These studies were published between 2020 and 2023, produced in countries and/or written by authors from India, USA, Saudi Arabia, Brazil, UK, Malaysia, Italy, China, Switzerland and Australia. The main findings of these studies indicate that AIs can help healthcare professionals make assertive and highly accurate diagnostic decisions. Conclusions: The diagnosis of oral cancer using AI tools has proven to be viable and accurate compared to traditional methods. However, these technologies do not replace the role of radiologists in analyzing medical images. Despite their limitations, these AI tools can be valuable as a support and teaching tool, especially for less experienced professionals, to reduce the delay in diagnosing oral neoplasms. Finally, it is essential to carry out more
longitudinal studies with extended follow-up to better understand the clinical application of these artificial intelligence systems. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Odontologia
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