Inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncer

According to data from the National Cancer Institute, Brazil is projected to experience approximately 704,000 new cases of cancer between 2023 and 2025. These statistics underscore the criticality of studying and developing methods to enhance the diagnosis, prognosis, and treatment of this disease....

ver descrição completa

Na minha lista:
Detalhes bibliográficos
Autor principal: Do Ó, Fransueldo Florencio Ribeiro
Outros Autores: Ferreira, Beatriz Stransky
Formato: bachelorThesis
Idioma:pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
Câncer
Imagens médicas
Ensaios clínicos
Inteligência artificial
Algoritmos
Medical image
Clinical trials
Artificial intelligence
Algorithms
CNPQ::ENGENHARIAS
CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/54337
Tags: Adicionar Tag
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
id ri-123456789-54337
record_format dspace
institution Repositório Institucional
collection RI - UFRN
language pt_BR
topic Câncer
Imagens médicas
Ensaios clínicos
Inteligência artificial
Algoritmos
Medical image
Clinical trials
Artificial intelligence
Algorithms
CNPQ::ENGENHARIAS
CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE
spellingShingle Câncer
Imagens médicas
Ensaios clínicos
Inteligência artificial
Algoritmos
Medical image
Clinical trials
Artificial intelligence
Algorithms
CNPQ::ENGENHARIAS
CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE
Do Ó, Fransueldo Florencio Ribeiro
Inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncer
description According to data from the National Cancer Institute, Brazil is projected to experience approximately 704,000 new cases of cancer between 2023 and 2025. These statistics underscore the criticality of studying and developing methods to enhance the diagnosis, prognosis, and treatment of this disease. The advancements in artificial intelligence (AI) in recent years have spurred numerous researchers to employ these techniques in analyzing medical images of cancer, yielding significantly higher accuracy compared to empirical predictions. This undergraduate thesis delves into the existing literature on clinical trials that leverage AI for the analysis of cancer medical images, with a specific focus on AI's role in enhancing accuracy. Additionally, we conduct a bibliometric study of 17 clinical trials published in PubMed. This comprehensive approach enables us to provide an overview of this research field, including its primary themes, applied AI methodologies, noteworthy sources, institutions involved, and pivotal articles. Consequently, this article offers a fresh perspective by showcasing the practical application of AI in cancer image analysis and illustrating how its impressive performance can enhance the quality of cancer diagnosis, thereby improving the overall quality of life for patients.
author2 Ferreira, Beatriz Stransky
author_facet Ferreira, Beatriz Stransky
Do Ó, Fransueldo Florencio Ribeiro
format bachelorThesis
author Do Ó, Fransueldo Florencio Ribeiro
author_sort Do Ó, Fransueldo Florencio Ribeiro
title Inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncer
title_short Inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncer
title_full Inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncer
title_fullStr Inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncer
title_full_unstemmed Inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncer
title_sort inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncer
publisher Universidade Federal do Rio Grande do Norte
publishDate 2023
url https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/54337
work_keys_str_mv AT doofransueldoflorencioribeiro inteligenciaartificialaplicadaaanalisedeimagensmedicasemensaiosclinicossobrecancer
AT doofransueldoflorencioribeiro artificialintelligenceappliedtotheanalysisofmedicalimagesinclinicaltrialsoncancer
_version_ 1774866234375929856
spelling ri-123456789-543372023-08-02T18:13:30Z Inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncer Artificial intelligence applied to the analysis of medical images in clinical trials on cancer Do Ó, Fransueldo Florencio Ribeiro Ferreira, Beatriz Stransky Terrematte, Patrick Cesar Alves Soares, Heliana Bezerra Câncer Imagens médicas Ensaios clínicos Inteligência artificial Algoritmos Medical image Clinical trials Artificial intelligence Algorithms CNPQ::ENGENHARIAS CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE According to data from the National Cancer Institute, Brazil is projected to experience approximately 704,000 new cases of cancer between 2023 and 2025. These statistics underscore the criticality of studying and developing methods to enhance the diagnosis, prognosis, and treatment of this disease. The advancements in artificial intelligence (AI) in recent years have spurred numerous researchers to employ these techniques in analyzing medical images of cancer, yielding significantly higher accuracy compared to empirical predictions. This undergraduate thesis delves into the existing literature on clinical trials that leverage AI for the analysis of cancer medical images, with a specific focus on AI's role in enhancing accuracy. Additionally, we conduct a bibliometric study of 17 clinical trials published in PubMed. This comprehensive approach enables us to provide an overview of this research field, including its primary themes, applied AI methodologies, noteworthy sources, institutions involved, and pivotal articles. Consequently, this article offers a fresh perspective by showcasing the practical application of AI in cancer image analysis and illustrating how its impressive performance can enhance the quality of cancer diagnosis, thereby improving the overall quality of life for patients. Segundo dados do Instituto Nacional de Câncer, no Brasil é estimado para o triênio de 2023 a 2025 a ocorrência de 704 mil casos novos de câncer. Dados como este provam o quanto é importante estudar e desenvolver métodos para melhorar o diagnóstico, prognóstico e tratamento dessa doença. O desenvolvimento em inteligência artificial (IA) ao longo dos últimos anos encorajou muitos pesquisadores a aplicar essas técnicas para analisar as imagens médicas da doença, e a precisão de tais análises é significativamente maior do que as previsões empíricas. Este trabalho de conclusão de curso revisa a literatura sobre ensaios clínicos que aplicam a IA na análise de imagens médicas sobre câncer e sintetiza seus resultados com foco em IA. Exploramos como a inteligência artificial auxilia na análise de imagens médicas de câncer, especificamente no que diz respeito à sua precisão. Além disso, foi desenvolvido um estudo bibliométrico dos ensaios clínicos incluídos no estudo. Foram selecionados e analisados 17 ensaios clínicos publicados na PubMed. A partir daí, foi possível dar uma visão geral desse campo de pesquisa, incluindo seus principais tópicos, IA aplicada, veículos relevantes, instituições e artigos. Portanto, este artigo fornece uma nova perspectiva do ponto de vista da aplicação prática de IA na análise de imagens de câncer, e como seu bom desempenho pode melhorar a qualidade do diagnóstico em câncer e assim o fazendo melhorar a qualidade de vida dos pacientes. Também, este estudo pretende servir como base para pesquisadores interessados no potencial da inteligência artificial para análise de imagens médicas de câncer. 2023-08-02T18:13:30Z 2023-08-02T18:13:30Z 2023-07-14 bachelorThesis DO Ó, Fransueldo Florencio Ribeiro. Inteligência artificial aplicada à análise de imagens médicas em ensaios clínicos sobre câncer. Orientador: Beatriz Stransky Ferreira. 2023. 53f. Trabalho de Conclusão de Curso, (Graduação em Engenharia Biomédica) - Departamento de Engenharia Biomédica, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023. https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/54337 pt_BR Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte Brasil UFRN Engenharia Biomédica Engenharia Biomédica

Registros relacionados