INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA DETECÇÃO DE CÂNCER DE PELE: BENEFÍCIOS E DESAFIOS PARA A PRÁTICA DERMATOLÓGICA

Autores

  • Camila Carolina Valero Guandalini UNEMAT
  • Luanna Sousa Borges Silva Universidade de Vassouras
  • Ana Clara Meneses Ribeiro Universidade de Vassouras
  • Camila Franceschini Universidade de Vassouras
  • Júlia Pireda Felix da Silva Universidade de Vassouras
  • Marcelly Cardoso Prata Universidade de Vassouras
  • Mark Aragão dos Santos Silva Universidade de Vassouras
  • Príncea Vignoli Oliveira Universidade de Vassouras
  • Vitória Eduarda de Souza Moraes Universidade de Vassouras
  • Fátima Lúcia Cartaxo Machado Universidade de Vassouras

DOI:

https://doi.org/10.51891/rease.v10i12.17209

Palavras-chave:

Pele. Câncer. Inteligência Artificial.

Resumo

Esse artigo buscou evidenciar a importância da inteligência artificial (IA) na dermatologia, especialmente para detecção de câncer de pele. Trata-se de uma revisão de literatura realizada como base de dados PubMed e Scielo através dos descritores “artificial intelligence”, “cancer”, “skin” com o operador boleano “AND”, incluindo artigos publicados entre 2019 e 2024, em português e inglês, disponíveis gratuitamente. Os artigos relataram que houve benefícios na classificação das lesões cutâneas juntamente com a análise dos dados clínicos do paciente (idade, sexo, localização e forma de evolução da lesão). Estudos mostram que a precisão média dos algoritmos de IA aplicados às modalidades de imagem combinadas foi de 86%, semelhante à dermatoscopia. Com o avanço da tecnologia de IA aumenta-se a eficácia do diagnóstico de imagens da pele e consequentemente há melhoria no prognóstico. No entanto, vários desafios devem ser enfrentados, como a necessidade de padronização nas técnicas de aquisição e processamento de imagens e a criação de bancos de dados representativos. É essencial enfatizar que a detecção automatizada de doenças da pele não deve substituir a avaliação clínica por médicos, mas sim complementá-la.

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Biografia do Autor

Camila Carolina Valero Guandalini, UNEMAT

Discente, Universidade do Estado de Mato Grosso (UNEMAT).

Luanna Sousa Borges Silva, Universidade de Vassouras

Discente, Universidade de Vassouras.

Ana Clara Meneses Ribeiro, Universidade de Vassouras

Discente, Universidade de Vassouras.

Camila Franceschini, Universidade de Vassouras

Discente, Universidade de Vassouras.

Júlia Pireda Felix da Silva, Universidade de Vassouras

Discente, Universidade de Vassouras.

Marcelly Cardoso Prata, Universidade de Vassouras

Discente, Universidade de Vassouras.

Mark Aragão dos Santos Silva, Universidade de Vassouras

Discente, Universidade de Vassouras.

Príncea Vignoli Oliveira, Universidade de Vassouras

Discente, Universidade de Vassouras.

Vitória Eduarda de Souza Moraes, Universidade de Vassouras

Discente, Universidade de Vassouras.

Fátima Lúcia Cartaxo Machado, Universidade de Vassouras

Docente, Universidade de Vassouras.

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Publicado

2024-12-02

Como Citar

Guandalini, C. C. V., Silva, L. S. B., Ribeiro, A. C. M., Franceschini, C., Silva, J. P. F. da, Prata, M. C., … Machado, F. L. C. (2024). INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA DETECÇÃO DE CÂNCER DE PELE: BENEFÍCIOS E DESAFIOS PARA A PRÁTICA DERMATOLÓGICA. Revista Ibero-Americana De Humanidades, Ciências E Educação, 10(12), 14–25. https://doi.org/10.51891/rease.v10i12.17209