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| Format: | Recurso digital |
| Sprache: | |
| Veröffentlicht: |
Zenodo
2025
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| Online-Zugang: | https://doi.org/10.5281/zenodo.17066194 |
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Inhaltsangabe:
- <p><strong><span>INTRODUÇÃO:</span></strong><span> </span><span>O câncer colorretal é uma das principais causas de morte por câncer, com um impacto significativo na saúde pública, e a detecção precoce é crucial para melhorar as taxas de sobrevida. A colonoscopia tradicional, apesar de ser o padrão-ouro no rastreamento, pode apresentar limitações na interpretação das imagens e na identificação de lesões iniciais. A inteligência artificial (IA), então, surge como uma ferramenta promissora para aprimorar a precisão da colonoscopia virtual, oferecendo maior eficiência na detecção de pólipos e lesões precoces. <strong><span>OBJETIVOS:</span></strong><span> </span>Explorar os avanços da IA na detecção precoce do câncer colorretal, destacando suas aplicações clínicas e perspectivas futuras. <strong><span>METODOLOGIA:</span></strong><span> </span>Esta revisão narrativa da literatura baseou-se em pesquisas realizadas nas bases de dados PubMed, ScienceDirect e Scientific Electronic Library Online (SciELO). Para a busca, foram utilizados os descritores DeCS/MeSH “Virtual colonoscopy”, “Artificial intelligence” e “Colorectal cancer”, combinados pelo operador booleano AND. A busca ocorreu em março de 2025, incluindo artigos originais que abordam a aplicação da colonoscopia virtual e da inteligência artificial na detecção precoce do câncer colorretal. Foram considerados estudos publicados entre 2020 e 2025, nos idiomas português, espanhol e inglês. Excluíram-se literatura cinzenta, artigos duplicados e aqueles fora do escopo. Inicialmente, identificaram-se 42 artigos, sendo 5 selecionados após triagem por resumos, títulos e critérios de exclusão. <strong><span>RESULTADOS:</span></strong><span> </span>Denota-se um aumento significativo na taxa de detecção de pólipos, sugerindo que a IA pode contribuir para a redução da incidência de câncer colorretal ao permitir a identificação precoce de lesões pré-malignas. Destacou o avanço dos sistemas de assistência por IA na detecção e classificação automática de pólipos. A tecnologia demonstrou grande potencial na prevenção de erros diagnósticos, aumentando a precisão na caracterização óptica das lesões e reduzindo custos desnecessários relacionados à polipectomia de pólipos hiperplásicos. Além disso, a IA mostrou-se eficiente na segmentação e estadiamento do câncer colorretal, auxiliando na tomada de decisão clínica. <strong><span>CONCLUSÃO:</span></strong><span> </span>A inteligência artificial na colonoscopia virtual aprimora a detecção precoce do câncer colorretal, aumentando a precisão diagnóstica e otimizando recursos. Apesar dos avanços, desafios como padronização de algoritmos e integração clínica ainda precisam ser superados. No futuro, espera-se que a IA complemente a colonoscopia tradicional, tornando o rastreamento mais eficaz e acessível. </span></p> <p><strong><span>PALAVRAS-CHAVE:</span></strong><span> </span><span>Inteligência Artificial (IA), Colonoscopia, Câncer Colorretal. </span></p>