Banca de QUALIFICAÇÃO: RAYONARA MEDEIROS DE AZEVEDO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : RAYONARA MEDEIROS DE AZEVEDO
DATA : 16/12/2025
HORA: 15:00
LOCAL: GOOGLE MEET
TÍTULO:

PREDIÇÃO DE ALTERAÇÕES CITOPATOLÓGICAS CERVICAIS POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ATENÇÃO PRIMÁRIA À SAÚDE

 

 

PALAVRAS-CHAVES:

Inteligência artificial; Neoplasias do colo do útero; Aprendizado de máquina.

 

PÁGINAS: 11
RESUMO:

O câncer do colo do útero permanece como um importante desafio de saúde pública no Brasil,
especialmente pela baixa efetividade do rastreamento citopatológico tradicional e pelas
desigualdades regionais. A incorporação de métodos mais sensíveis, como o teste de HPV e
tecnologias emergentes como Inteligência Artificial, surge como estratégia promissora para
melhorar a detecção precoce. Nesse contexto, modelos de aprendizado de máquina podem
otimizar o cuidado na Atenção Primária à Saúde (APS), ampliando a precisão diagnóstica e
reduzindo encaminhamentos desnecessários. Dessa forma, este estudo tem como objetivo
desenvolver um algoritmo de machine learning para predição do câncer do colo do útero com
base em dados citopatológicos, sociodemográficos e clínicos de pacientes acompanhados na
APS. Trata-se de um estudo transversal, multicêntrico, com abordagem quantitativa. A coleta
de dados envolverá entrevistas estruturadas, exame citopatológico e obtenção de amostras
cervicais padronizadas, com 1.182 mulheres, atendidas nas unidades de APS e clínicas escola
universitárias no Rio Grande do Norte, no período de junho a dezembro de 2025. Após a coleta,
os dados serão organizados, codificados e padronizados, gerando diferentes modelos de
aprendizado de máquina que serão treinados e comparados mediante validação cruzada. A
avaliação do desempenho ocorrerá por métricas como acurácia, sensibilidade e especificidade.
O modelo final será selecionado considerando equilíbrio entre desempenho e capacidade de
generalização, sendo complementado por técnicas de interpretabilidade, para compreensão
clínica dos padrões identificados. Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa
da UFRN, com o parecer de no 7.296.331. Como contribuições, a pesquisa poderá reduzir

desigualdades no acesso ao diagnóstico precoce do câncer de colo do útero, otimizar o fluxo
assistencial, apoiar decisões clínicas mais rápidas e embasar políticas públicas alinhadas à meta
global de eliminação do câncer do colo do útero. Além disso, oferece um modelo metodológico
aplicável a outros contextos de baixa e média renda, representando um avanço tecnológico
relevante para a enfermagem e para a saúde no Brasil.

 

MEMBROS DA BANCA:
Interna - 3149773 - DANDARA NAYARA AZEVEDO DANTAS
Externa ao Programa - 3995493 - MARCELLY SANTOS COSSI - nullPresidente - 1054749 - MARIA ISABEL DA CONCEICAO DIAS FERNANDES
Externo ao Programa - ***.192.524-** - MARQUIONY MARQUES DOS SANTOS - UERN