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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
O Cancro da mama (CM) é a neoplasia mais frequente entre mulheres a nível mundial e uma das principais causas de mortalidade oncológica. O diagnóstico precoce é
crucial para melhorar a sobrevivência, mas os métodos convencionais enfrentam limitações, como sobrediagnóstico, sobrecarga dos radiologistas e variações interpretativas. A IA,
baseada em algoritmos de machine learning e deep learning, tem demonstrado elevada capacidade na análise de grandes volumes de imagens médicas, identificando padrões e
anomalias que podem escapar à perceção humana. Esta dissertação teve como objetivo avaliar o contributo da IA no diagnóstico do CM através de uma revisão sistemática da literatura e de uma análise de dados. Foram incluídos 13 estudos publicados entre 2021 e 2025 e 8 estudos na análise de dados. Os estudos evidenciam ganhos consistentes na sensibilidade, especificidade e eficiência do diagnóstico com recurso à IA. Persistem desafios técnicos, éticos e legais, relacionados com a representatividade dos dados, explicabilidade dos modelos e responsabilidade em caso de erro. Em Portugal, a adoção ainda é limitada, exigindo maior investimento e integração. Conclui-se que a IA poderá tornar-se uma ferramenta essencial e complementar no diagnóstico precoce do cancro da mama, desde que aplicada de forma ética e regulada.
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Palavras-chave
Cancro da mama Inteligência artificial Diagnóstico AUC Sensibilidade Especificidade
Contexto Educativo
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