USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL COMO FERRAMENTA PARA DIAGNÓSTICO HISTOPATOLÓGICO DE CARCINOMA EPIDERMÓIDE EM BOCA

Abstract

Introdução: O carcinoma epidermóide (CE) é o tipo de câncer mais comum na boca, sendo responsável por cerca de 90% dos casos. O diagnóstico histopatológico é a ferramenta padrão ouro para o fechamento do diagnóstico do CE, mas é um processo subjetivo que pode ser influenciado por fatores como experiência do patologista e estadiamento celular encontrado na doença. A inteligência artificial (IA) tem sido usada de forma crescente para diagnóstico do câncer. Sendo assim, o objetivo deste artigo foi avaliar o desempenho da IA no diagnóstico do CE em boca através de uma revisão integrativa aliado a confecção de um algoritmo que auxiliasse os patologistas a realizar o diagnóstico histopatológico de forma menos subjetiva. Materiais e Métodos: Usou-se a base de dados PUBMED, SCOPUS E BVS, com os descritores “histopathological diagnosis e oral squamous cell e carcinoma e machine learning” e para desenvolvimento da arquitetura de rede neural convolucional, utilizou-se o pacote Tensor Flow, com API Keras. As imagens utilizadas para treinamento do algoritmo foram retiradas do GDC portal (National Cancer Institute). Resultados: Os artigos convergem ao relatar o benefício da IA no diagnóstico de CE, principalmente em estágios iniciais, a ferramenta aliada a expressão gênica mostrou-se promissora e a rede se mostrou eficaz para detecção de Carcinoma Epidermóide e útil para auxiliar patologistas no fechamento do diagnóstico. Conclusão: O uso da inteligência artificial para diagnóstico do câncer é uma realidade, a busca por aprimoramento nessa área é indispensável para que cada vez tenhamos materiais com validade científica para estudo.