Percorrer por autor "Marque, Laura"
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- Integração da inteligência artificial no diagnóstico precoce de lesões potencialmente malignas na cavidade oral: scoping reviewPublication . Marque, Laura; Costa, Céu; Pereira, SofiaIntrodução: O cancro oral (CO) é uma patologia com um impacto bastante negativo devido ao mau prognóstico quando diagnosticado tardiamente. As lesões orais potencialmente malignas (LOPM) apresentam um risco aumentado de evoluir para cancro, tornando-se crucial a sua deteção precoce. No entanto, os métodos de rastreio convencionais são ainda limitados. A inteligência artificial (IA) está a emergir como uma tecnologia promissora para melhorar o diagnóstico precoce deste tipo de lesões, podendo contribuir de uma forma positiva para a sobrevida dos doentes. Objetivo: Esta revisão explora a utilização da IA no diagnóstico da LOPM, avalia as suas vantagens em relação aos métodos convencionais e identifica os desafios e as limitações da sua integração clínica. Metodologia: Foi realizada uma scoping review seguindo a metodologia PRISMA, incluindo artigos publicados entre janeiro de 2000 e março de 2024 na PubMed, Web of Science e na Biblioteca Virtual em Saúde. Os termos de pesquisa incluíram IA, diagnóstico precoce e lesões orais, cancro oral, diagnóstico precoce. Resultados: Os algoritmos de IA, especialmente as redes neuronais convolucionais, apresentam uma elevada precisão e especificidade na deteção de LOPM e CO. Os modelos de IA demonstraram uma sensibilidade de até 95%, superando frequentemente os métodos convencionais. As aplicações móveis baseadas em IA, como o MobileNet e o VGG19, são eficazes no diagnóstico de lesões orais em ambientes com poucos recursos. Os principais desafios incluem a necessidade de conjuntos de dados alargados e diversificados, a resistência à adoção de tecnologias de IA e questões éticas e regulamentares. Conclusões: A IA mostra um potencial significativo para melhorar o diagnóstico precoce da LOPM, com benefícios notáveis em termos de precisão e rapidez. No entanto, são necessários esforços para superar os desafios relacionados com a formação clínica, a qualidade dos dados e as questões éticas.