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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/56074

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorLOPES, Isvânia Maria Serafim da Silva-
dc.contributor.authorMACHADO, Mariana dos Santos-
dc.date.accessioned2024-04-24T11:07:01Z-
dc.date.available2024-04-24T11:07:01Z-
dc.date.issued2024-03-26-
dc.date.submitted2024-04-23-
dc.identifier.citationMACHADO, Mariana dos Santos. Inteligência Artificial no Auxílio do Diagnóstico Precoce do Câncer de Mama. 2024. 45p. Trabalho de Conclusão de Curso (Biomedicina) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/56074-
dc.description.abstractO câncer (CA) é uma questão de saúde pública de grande relevância, sendo uma das principais causas de óbito, afetando significativamente a expectativa de vida em todo o mundo. Em 2020, houve cerca de 19,3 milhões de novos casos de CA registrados globalmente. Dentre os diversos tipos de CA, o Câncer de Mama (CM) está entre uma das principais causas de morte entre as mulheres em várias regiões do mundo, incluindo o Brasil. Vários fatores de risco estão associados ao CM, incluindo idade avançada, história reprodutiva da mulher, fatores genéticos, histórico familiar e hábitos de vida, mas a detecção precoce desempenha um papel importante nas chances de cura do paciente, permitindo o início imediato do tratamento com a doença ainda em seu estágio inicial. A implementação de uma abordagem preventiva, como a adoção de tecnologias avançadas para a detecção precoce da doença pode impactar diretamente na redução da taxa de mortalidade. Recentemente, o uso da inteligência artificial (IA) tem ganhado destaque na detecção do CM. Diante disto, o propósito central deste estudo consiste em conduzir uma revisão bibliográfica que aborda as técnicas mais eficientes no diagnóstico precoce do câncer de mama, tendo a inteligência artificial como elemento central, a fim de gerar um diagnóstico mais preciso e confiável. Os sistemas de IA podem ser associados a análise da mamografia, a qual pode apresentar limitações em casos de mamas densas, da ultrassonografia (USG) das mamas e da imagem por ressonância magnética (RM) das mamas e a leitura de biópsias, apresentando alta sensibilidade, especificidade e acurácia. A IA tem o potencial de aprimorar a geração de imagens médicas, automatizar fluxos de trabalho e analisar grandes volumes de dados, proporcionando resultados estatisticamente significativos aos pesquisadores. Com isso, a IA tem se mostrado promissora ao auxiliar no diagnóstico, viabilizando assim, o tratamento em estágio ainda inicial do CM, complementando as práticas tradicionais, aumentando a eficiência do cuidado médico e até prevendo o risco de desenvolvimento do câncer de mama.pt_BR
dc.format.extent44p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectMamografiapt_BR
dc.subjectRessonânciapt_BR
dc.subjectTumorpt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectDiagnóstico Precocept_BR
dc.titleInteligência Artificial no Auxílio do Diagnóstico Precoce do Câncer de Mamapt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8085145674505370pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6917379011521068pt_BR
dc.description.abstractxCancer (CA) is a public health issue of great relevance, being one of the main causes of death, significantly affecting life expectancy around the world. In 2020, there were around 19.3 million new CA cases recorded globally. Among the different types of CA, breast CA (BC) is one of the main causes of death among women in several regions of the world, including Brazil. Several risk factors are associated with BC, including advanced age, the woman's reproductive history, genetic factors, family history and lifestyle habits, but early detection plays an important role in the patient's chances of cure, allowing immediate initiation of treatment, in the early stage. The implementation of a preventive approach, such as the adoption of advanced technologies for early detection of the disease, can have a direct impact on reducing the mortality rates. Recently, the use of artificial intelligence (AI) has gained prominence in BC detection. Given this, the central purpose of this study is to conduct a literature review that addresses the most efficient techniques in the early diagnosis of breast cancer, with artificial intelligence as a central element, in order to generate a more accurate and reliable diagnosis. AI systems can be associated with the analysis of mammography, which may present limitations in cases of dense breasts, ultrasound (USG) of the breasts and magnetic resonance imaging (MRI) of the breasts and the reading of biopsies, presenting high sensitivity, specificity and accuracy. AI has the potential to improve medical imaging, automate workflows, and analyze large volumes of data, providing researchers with statistically significant results. As a result, AI has shown promise in assisting in diagnosis, and thus allowing treatment at an early stage of BC, complementing traditional practices, increasing the efficiency of medical care and even predicting the risk of developing breast cancer.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências da Saúdept_BR
dc.degree.departament::(CB-DBR) - Departamento de Biofísica e Radiologiapt_BR
dc.degree.graduation::CB-Curso de Biomedicinapt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece nas coleções:(CB - BM) - TCC - Biomedicina

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