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A inteligência artificial no apoio ao diagnóstico do cancro da mama
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia | |
| datacite.subject.sdg | 09:Indústria, Inovação e Infraestruturas | |
| dc.contributor.advisor | Ramos, Carlos Augusto Xavier | |
| dc.contributor.author | COUTO, MARIA CAROLINA CAMPOS BRANDÃO DO | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-18T16:07:11Z | |
| dc.date.available | 2025-12-18T16:07:11Z | |
| dc.date.issued | 2025-11-11 | |
| dc.description.abstract | A Inteligência Artificial (IA) tem vindo a transformar o setor da saúde, particularmente no que diz respeito ao diagnóstico médico. O diagnóstico do cancro da mama, uma das principais causas de mortalidade feminina, pode beneficiar significativamente da aplicação destas tecnologias, que permitem uma deteção precoce e mais precisa da doença. Este trabalho tem como objetivo analisar o estado da arte na utilização da IA no diagnóstico do cancro da mama e avaliar a utilidade de sistemas de Diagnóstico Assistido por Computador (CAD), analisando a sua eficácia, fiabilidade e limitações. Foram escolhidos e analisados três sistemas CAD comerciais – Lunit INSIGHT MMG, Transpara e ProFound AI. Os resultados da revisão indicam que a IA possui um elevado potencial para melhorar a precisão diagnóstica, reduzir falsos positivos e otimizar o tempo de análise. No entanto, desafios relacionados com bases de dados mais diversificadas, explicabilidade dos algoritmos, aceitação por parte dos profissionais de saúde, bem como questões éticas e regulamentares, ainda limitam a sua integração plena na prática clínica. Esta revisão pretende, assim, fornecer uma visão abrangente do papel da IA no diagnóstico do cancro da mama e perceber como melhorar a sua integração em contexto clínico. | por |
| dc.description.abstract | Artificial Intelligence (AI) has been transforming the healthcare sector, particularly in medical diagnosis. Breast cancer diagnosis, one of the leading causes of female mortality, can significantly benefit from the application of these technologies, which enable early and more accurate disease detection. This study aims to review the state of the art in the use of AI in breast cancer diagnosis and evaluate the usefulness of Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems, analyzing their effectiveness, reliability, and limitations. Three commercial CAD systems were selected and analyzed – Lunit INSIGHT MMG, Transpara, and ProFound AI. The results of the review indicate that AI has significant potential to improve diagnostic accuracy, reduce false positives, and optimize analysis time. However, challenges related to more diverse databases, algorithm explainability, acceptance by healthcare professionals, as well as ethical and regulatory issues, still limit its full integration into clinical practice. This review, therefore, aims to provide a comprehensive overview of the role of AI in breast cancer diagnosis and understand how to improve its integration in a clinical context. | eng |
| dc.identifier.tid | 204067618 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/31281 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Artificial Intelligence | |
| dc.subject | Breast Cancer | |
| dc.subject | Diagnosis | |
| dc.subject | Early Detection | |
| dc.subject | Computer-Aided Diagnosis | |
| dc.subject | Inteligência Artificial | |
| dc.subject | Cancro da mama | |
| dc.subject | Diagnóstico | |
| dc.subject | Deteção precoce | |
| dc.subject | Diagnóstico Assistido por Computador | |
| dc.title | A inteligência artificial no apoio ao diagnóstico do cancro da mama | |
| dc.title.alternative | Artificial intelligence in supporting breast cancer diagnosis | eng |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Biomédica |