Avaliação quantitativa da citopatologia de boca : comparação entre a análise humana e inteligência artificial

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Guedes, Igor Cavalcante
• Orientador(a): Rados, Pantelis Varvaki
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Neoplasias bucais; Leucoplasia; Citologia; Teste de Papanicolau; Inteligência artificial
• Palavras-chave em Inglês: Oral cancer; Leukoplakia; Cytopathology; Papanilcolaou test; Artificial intelligence
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/277320

Introdução: O câncer de boca, especialmente o carcinoma espinocelular (CECB), representa um desafio global de saúde devido, entre outros, fatores, à detecção tardia e alta mortalidade. A detecção precoce é essencial através do monitoramento pelos profissionais da saúde e de maneira maus direta ao cirurgião-dentista. A citopatologia é um modelo de análise celular, eficaz para a avaliação de danos celulares prévios ao aparecimento clínico o CECB, mas requer treinamento extenso e tem limitações diagnósticas. A Inteligência Artificial (IA) mostra potencial para aprimorar a interpretação de imagens citológicas, reduzindo o tempo de trabalho e a subjetividade. Objetivo: Comparar efetividade de avaliação por um sistema IA com a análise humana de esfregaços celulares bucais corados pela técnica de Papanicolaou. Metodologia: O estudo envolveu 57 pacientes dos serviços de Patologia Bucal da Universidade Federal do Rio Grande do Sul e Ambulatório de Estomatologia do HCPA, segmentados em 4 grupos: Controle, Exposto, Desordens Potencialmente Malignas (DMPB) e CECB. A técnica de citopatologia incluiu a coleta de raspados de mucosa bucal com escova citológica, sendo realizada sobre a área da lesão bucal nos pacientes com suspeita de CECB ou DPMB. A técnica de Papanicolaou foi realizada conforme protocolo padrão, com análise morfológica e classificação dos esfregaços de acordo com critérios específicos. As imagens foram analisadas utilizando o programa Papanicolaou Slide - Image Examiner (PSIE), com verificação da concordância entre o sistema IA e examinadores humanos. Resultados: O tempo de análise do PSIE foi 16,6x menor que os pesquisadores humanos. A concordância entre os pesquisadores foi de 0,9 e entre os pesquisadores foi de 0,544-0,548. A proporção dos achados citológicos entre os pesquisadores e o PSIE foi similar. Conclusão: O uso de IA para o rastreio de CECB é promissor e demonstrou-se uma ferramenta adequada para o uso rotineiro.