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Publicação

Utilização da Inteligência Artificial na otimização do diagnóstico do cancro da próstata

dc.contributor.advisorPimenta, Rui
dc.contributor.authorBasaloco, Gabriela Maria da Costa Araújo
dc.date.accessioned2026-02-20T15:22:58Z
dc.date.available2026-02-20T15:22:58Z
dc.date.issued2025-12-04
dc.description.abstractO cancro da próstata é uma das neoplasias mais prevalentes entre os homens, exigindo diagnósticos cada vez mais precisos e padronizados. A inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta emergente com potencial para complementar e otimizar os métodos atualmente disponíveis. Esta dissertação teve como objetivo avaliar o contributo da IA no diagnóstico do cancro da próstata, através de uma revisão sistemática da literatura e de uma análise de dados. Foram incluídos 14 estudos na revisão, destacando-se modelos baseados em redes neurais treinados com imagens histológicas e dados de imagem médica. Os estudos analisados demonstraram desempenho elevado dos algoritmos, nalguns casos comparáveis ao de patologistas experientes. A análise de dados, que integrou 8 estudos com métricas padronizadas, confirmou a eficácia dos modelos de IA, revelando uma sensibilidade média de 99,18%, especificidade de 87,20% e um índice de Kappa de 0,80, sugerindo concordância quase perfeita com os padrões de referência. Apesar dos resultados promissores, foram identificadas limitações, como a heterogeneidade entre os estudos e a escassez de validação externa. Ainda assim, conclui-se que a IA representa uma ferramenta com potencial real para apoiar a decisão clínica, desde que integrada de forma ética, segura e sustentada em evidência científica.por
dc.identifier.tid204177111
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.22/31866
dc.language.isopor
dc.rights.uriN/A
dc.subjectInteligência Artificial
dc.subjectCancro da Próstata
dc.subjectDiagnóstico médico
dc.subjectConConcordância de diagnóstico
dc.titleUtilização da Inteligência Artificial na otimização do diagnóstico do cancro da próstatapor
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
thesis.degree.nameMestre em Gestão das Organizações– Ramo: Unidades de Saúde

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