INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO DO CÂNCER CERVICAL: AVANÇOS TECNOLÓGICOS E PERSPECTIVAS PARA A EQUIDADE GLOBAL
Área temática: Eixo Temático 1 - Tecnologia e Saúde
DOI:
https://doi.org/10.47224/revistamaster.v10i20.756Keywords:
Cervix Uteri; Precancerous Conditions; Artificial IntelligenceAbstract
Cervical cancer (CCU) represents a significant public health challenge, especially in low- and middle-income countries (LMICs), where access to early diagnosis is limited. This study aimed to review recent literature on the application of artificial intelligence (AI) in diagnosing precancerous cervical lesions, assessing its effectiveness and applicability. An integrative review was conducted using the PubMed and Google Scholar databases, selecting studies published between 2020 and 2025. The findings indicate that technologies based on convolutional neural networks (CNNs) achieve accuracy above 90%, outperforming conventional colposcopy. Solutions such as the EVA colposcope and Smartphone-VIA system stand out for enabling remote diagnoses in areas with limited infrastructure. Hybrid models that combine imaging with clinical and laboratory data provide even greater accuracy. It is concluded that AI has the potential to expand access, reduce unnecessary interventions, and contribute to the elimination of cervical cancer by 2030, as proposed by the WHO.
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References
ALLAHQOLI, Leila et al. Diagnosis of cervical cancer and pre-cancerous lesions by artificial intelligence: a systematic review. Diagnostics, v. 12, n. 11, p. 2771, 2022. Disponível em: <https://www.mdpi.com/2075-4418/12/11/2771>. Acesso em: 09 mai. 2025.
ALLANSON, Emma R. et al. Accuracy of smartphone images of the cervix after acetic acid application for diagnosing cervical intraepithelial neoplasia grade 2 or greater in women with positive cervical screening: a systematic review and meta-analysis. JCO Global Oncology, v. 7, p. 1711-1721, 2021. Disponível em:
<https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8710337/>. Acesso em: 09 mai. 2025.
BAO, Heling et al. Artificial intelligence-assisted cytology for detection of cervical intraepithelial neoplasia or invasive cancer: a multicenter, clinical-based, observational study. Gynecologic Oncology, v. 159, n. 1, p. 171-178, 2020. Disponível em:
<https://www.gynecologiconcology-online.net/article/S0090-8258(20)33749-5/abstrac>. Acesso em: 09 mai. 2025.
CHEN, X. et al. Application of EfficientNet-B0 and GRU-based deep learning on classifying the colposcopy diagnosis of precancerous cervical lesions. Cancer Med 12 (7): 8690–8699. 2023. Disponível em: <https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36629131/>. Acesso em: 09 mai. 2025.
DELLINO, Miriam et al. Inteligência Artificial no Rastreamento do Câncer Cervical: Oportunidades e Desafios. AI , v. 5, n. 4, p. 2984-3000, 2024. Disponível em:
<https://www.mdpi.com/2673-2688/5/4/144>. Acesso em: 10 mai. 2025.
FANG, Shan et al. An improved image classification method for cervical precancerous lesions based on ShuffleNet. Computational Intelligence and Neuroscience, v. 2022, n. 1, p. 9675628, 2022. Disponível em:
<https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9489397/>. Acesso em: 10 mai. 2025.
HARSONO, Ali Budi et al. Detecção de lesões pré-cancerosas cervicais: desenvolvimento de aplicativo VIA para smartphone usando inteligência artificial. BMC research notes , v. 15, n. 1, p. 356, 2022. Disponível em:
<https://link.springer.com/article/10.1186/s13104-022-06250-6>. Acesso em: 10 mai. 2025.
KIM, Seongmin et al. Pivotal clinical study to evaluate the efficacy and safety of assistive artificial intelligence-based software for cervical cancer diagnosis. Journal of Clinical Medicine, v. 12, n. 12, p. 4024, 2023. Disponível em: <https://www.mdpi.com/2077-0383/12/12/4024>. Acesso em: 09 mai. 2025.
LIU, Lei et al. Performance of artificial intelligence for diagnosing cervical intraepithelial neoplasia and cervical cancer: a systematic review and meta-analysis. EClinicalMedicine, v. 80, 2025. Disponível em:
<https://www.thelancet.com/journals/eclinm/article/PIIS2589-5370(24)00571-6/fulltext >. Acesso em: 10 mai. 2025.
MEDINA RUIZ, Luis et al. Inteligencia Artificial: precisión diagnóstica de lesiones preneoplásicas de cérvix uterino. Medicina (Buenos Aires), v. 84, n. 3, p. 459-467, 2024. Disponível em: <https://www.medicinabuenosaires.com/PMID/38907959.pdf>. Acesso em: 09 mai. 2025.
MLINARIC, Marko et al. Identification of women with high grade histopathology results after conisation by artificial neural networks. Radiology and oncology, v. 56, n. 3, p. 355, 2022. Disponível em: <https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9400436/pdf/raon-56-355.pdf>. Acesso em: 09 mai. 2025.
WU, Tong et al. Inteligência artificial fortalece o rastreamento do câncer cervical – presente e futuro. Cancer Biology & Medicine , v. 21, n. 10, p. 864-879, 2024. Disponível em: <https://www.cancerbiomed.org/content/21/10/864>. Acesso em: 10 mai. 2025.
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