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.v10i20.756Palavras-chave:
Lesões Pré-Cancerosas; Colo do Útero; Inteligência artificial;Resumo
O câncer do colo do útero (CCU) representa um desafio relevante à saúde pública, especialmente em países de baixa e média renda (PBMR), onde o acesso ao diagnóstico precoce é limitado. Este estudo teve como objetivo revisar a literatura recente sobre a aplicação da inteligência artificial (IA) no diagnóstico de lesões pré-cancerosas do colo do útero, avaliando sua eficácia e aplicabilidade. Realizou-se uma revisão integrativa nas bases PubMed e Google Acadêmico, com seleção de estudos publicados entre 2020 e 2025. Os achados indicam que tecnologias baseadas em redes neurais convolucionais (CNNs) alcançam acurácia superior a 90%, superando a colposcopia convencional. Soluções como o colposcópio EVA e o sistema Smartphone-VIA destacam-se por viabilizar diagnósticos remotos em áreas com pouca infraestrutura. Modelos híbridos que combinam imagens com dados clínicos e laboratoriais oferecem ainda maior precisão. Conclui-se que a IA pode ampliar o acesso, reduzir intervenções desnecessárias e contribuir para a eliminação do CCU até 2030, conforme proposto pela OMS.
Downloads
Referências
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.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Categorias
Licença
Copyright (c) 2026 Revista Master - Ensino, Pesquisa e Extensão
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Política para Periódicos de Acesso Livre
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
a) A licença desses direitos autorais abrange o direito exclusivo da Revista Master - Ensino, Pesquisa e Extensão para reproduzir, publicar e distribuir o artigo,
nacional e internacionalmente, incluindo reimpressões, traduções, reproduções fotográficas, microformas, formulários eletrônicos (offline, on-line) ou qualquer outra reprodução de natureza similar.
b) O (s) autor (es) aprovam que o manuscrito não pode ser retirado ou reenviado para qualquer outro Jornal/Revista enquanto a avaliação pelos pares estiver em andamento. Após aprovado o manuscrito, um autor pode auto-arquivar uma versão de seu artigo em seu próprio site e/ou em seu repositório institucional.
c) O (s) autor (es) declaram que são integralmente responsáveis pela totalidade do conteúdo da contribuição e que a Revista Master - Ensino, Pesquisa e Extensão e o corpo editorial da Revista Científica do estão expressamente isentos de qualquer responsabilidade sobre o conteúdo do artigo, métodos, técnicas e resultados de sua pesquisa, tendo, assim, finalidade meramente informativa e educativa.
d) Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
