Utilizando Redes Neurais Artificiais para o Diagnóstico de Câncer Cervical
O câncer cervical, também
conhecido como câncer de colo de útero, é a
terceira maior causa de câncer em mulheres
em todo o mundo. Com o aumento do poder
computacional e a facilidade de coleta de
informações médicas, a Inteligência Artificial
tem ajudado a Oncologia no desenvolvimento
de algoritmos e técnicas para o diagnóstico
e estadiamento de doenças. Redes Neurais
Artificiais são modelos computacionais
inspirados pela biologia e podem ser utilizadas
em uma grande variedade de problemas
de aprendizado de máquina. Este trabalho
desenvolve uma Rede Neural Artificial para
o auxílio no diagnóstico de Câncer Cervical.
Para tanto, foi identificada uma base de dados
pública para treinamento e teste, além disso, foi
apresentada um modelo de arquitetura capaz
de predizer o resultado de uma biópsia em um
paciente. Por fim, com o objetivo de oferecer
suporte a decisão clínica, o treinamento da rede
foi feito em modo supervisionado utilizando
dados de fatores de risco do câncer cervical.
Todas as arquiteturas testadas apresentaram
acurácia média maiores que 94% sendo que a
melhor delas obteve 96,2% de acurácia média.
Esta pesquisa contribui para o avanço do uso
da Inteligência Artificial em Sistemas de Suporte
a Decisão Clínica com foco na Oncologia,
mostrando que Redes Neurais Artificiais podem
ser utilizadas com sucesso para o diagnóstico
de câncer cervical.
Utilizando Redes Neurais Artificiais para o Diagnóstico de Câncer Cervical
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DOI: 10.22533/at.ed.02319130632
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Palavras-chave: Informática Médica; Inteligência Artificial; Aprendizado de Máquina; Neoplasias do Colo do Útero.
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Keywords: Medical Informatics; Artificial Intelligence; Machine Learning; Uterine Cervical Neoplasms.
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Abstract:
Cervical cancer is the third
leading cause of cancer in women around the
world. With the increase of computational power and the ease of medical information
gathering, Artificial Intelligence has helped Oncology in the development of algorithms
and techniques for the diagnosis and staging of diseases. Artificial Neural Networks
are computational models inspired by biology and can be used in a wide variety of
machine learning problems. This work develops an Artificial Neural Network to aid in
the diagnosis of Cervical Cancer. To do so, a public database for training and testing
was identified. In addition, an architecture model capable of predicting the outcome of a
biopsy in a patient was presented. Finally, in order to provide clinical decision support,
the training of the network was done in a supervised mode using data from cervical
cancer risk factors. All the architectures tested presented an average accuracy greater
than 94% and the best of them obtained a 96.2% average accuracy. This research
contributes to the advancement of the use of Artificial Intelligence in Clinical Decision
Support systems with a focus on Oncology, showing that Artificial Neural Networks can
be used successfully for the diagnosis of cervical cancer.
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Número de páginas: 15
- Gersica Maria Gomes Almeida Marinho
- Gabriela Ferreira Marinho Barreto
- Renata Gomes Barreto
- Lucas Oliveira Costa Aversari
- Renan Gomes Barreto
