Banca de QUALIFICAÇÃO: TAINA OLIVEIRA DE ARAUJO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : TAINA OLIVEIRA DE ARAUJO
DATA : 06/04/2026
HORA: 14:00
LOCAL: Plataforma Virtual
TÍTULO:

Efetividade de algoritmos de aprendizado de máquina na triagem citopatológica do cancêr colo do útero em comparação aos métodos convencionais na atenção primária à saúde: uma revisão sistemática

PALAVRAS-CHAVES:

neoplasias do colo do útero, inteligência artificial, citologia cervical, atenção primária à saúde, detecção precoce do câncer, aprendizado de máquina

PÁGINAS: 90
RESUMO:

O câncer cervical representa um grave problema de saúde pública, especialmente em países de baixa e média renda, devido à limitada cobertura de rastreamento, desigualdades de acesso e fatores de risco como infecção persistente por HPV, imunossupressão e condições socioeconômicas desfavoráveis. Embora o exame citopatológico seja amplamente utilizado na APS, sua efetividade é comprometida pela variabilidade na interpretação, dependência de profissionais especializados e suscetibilidade a erros humanos. Neste contexto, algoritmos de aprendizado de máquina surgem como ferramenta promissora para qualificar a triagem citopatológica, aumentando a acurácia diagnóstica e reduzindo a subjetividade das análises. O objetivo deste estudo é avaliar a eficácia desses algoritmos em comparação ao Papanicolau na detecção de alterações citológicas clinicamente significativas em pessoas com útero atendidas na APS. Foi realizada uma revisão sistemática seguindo as diretrizes do PRISMA, com protocolo registrado no PROSPERO (CRD420251133249). A seleção, extração de dados e avaliação do risco de viés foram conduzidas de forma independente por dois revisores, com divergências resolvidas por consenso. Os resultados preliminares evidenciam crescente interesse científico, predominância de estudos recentes e uso de técnicas de deep learning, com desempenho diagnóstico elevado, em alguns casos comparável ou superior ao Papanicolau. No entanto, a heterogeneidade metodológica, o uso de bases de dados secundárias e a escassez de estudos em populações reais ainda limitam a aplicabilidade na APS. As considerações preliminares indicam que essas tecnologias podem melhorar a precisão do rastreamento, reduzir desigualdades e fortalecer a atenção básica, desde que validadas em contextos clínicos reais e adaptadas às especificidades dos serviços de saúde.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 3055811 - ANA CARINE ARRUDA ROLIM
Interna - 4113406 - HELLYDA DE SOUZA BEZERRA
Externo ao Programa - 3050428 - DIEGO BONFADA - UFRNExterno à Instituição - MARQUIONY MARQUES DOS SANTOS - UERN