Inteligência Artificial: avanços no combate ao câncer de pulmão
dc.contributor.advisor | Nobre, Anna Cláudia dos Santos | |
dc.contributor.advisorID | https://orcid.org/0000-0003-1351-4265 | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/4758823921043608 | pt_BR |
dc.contributor.author | Santos, Gabriel Azevedo dos | |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/5965088699466867 | pt_BR |
dc.contributor.referees1 | Timóteo, Ana Flavia de Souza | |
dc.contributor.referees2 | Vale, Karliane Medeiros Ovidio | |
dc.contributor.referees2ID | https://orcid.org/0000-0001-9845-8156 | pt_BR |
dc.contributor.referees2Lattes | http://lattes.cnpq.br/7907570677010860 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2025-01-27T17:26:12Z | |
dc.date.available | 2025-01-27T17:26:12Z | |
dc.date.issued | 2025-01-08 | |
dc.description.abstract | This study aimed to identify advances in artificial intelligence (AI) in the fight against lung cancer through a tertiary literature review. The methodology adopted in this study follows the proposal of Felizardo, Nakagawa, Fabbri and Ferrari (2017), which states that a systematic review is conducted through a process that involves three phases: Planning, conducting and publishing the results. In the planning phase, the objective is defined, followed by the protocol, where the research questions, strategy, search string and sources, selection criteria and quality criteria will be defined. The second phase is the conducting phase, where the studies will be identified through the search strategy, where the data will be selected following the selection and quality criteria for extraction and synthesis. The third and final phase is through the evaluation and publication of the results. Following this methodology, during the months of September to November 2024, 22 studies were selected from the PubMed and Web of Science databases. These studies claim that AI has great potential to further advance the fight against cancer, especially lung cancer, bringing benefits such as greater diagnostic accuracy, resource optimization, and agility in the initiation of treatments. However, it faces challenges such as the limited diversity and quality of data for training, which may affect its effectiveness in underrepresented populations, in addition to ethical issues related to privacy and transparency. Future studies, such as tertiary literature reviews that analyze the use of AI in other types of cancer, are suggested to improve knowledge on this topic | pt_BR |
dc.description.resumo | Este trabalho teve como objetivo identificar os avanços da inteligência artificial (IA) no combate ao câncer de pulmão, por meio de uma revisão terciária da literatura. A metodologia adotada neste trabalho segue a proposta de Felizardo, Nakagawa, Fabbri e Ferrari (2017), que diz que uma revisão sistemática é conduzida por meio de um processo que envolve três fases: Planejamento, condução e publicação dos resultados. Na fase de planejamento é definido o objetivo, e em seguida o protocolo, onde serão definidas as questões de pesquisa, a estratégia, string e fontes de busca, os critérios de seleção e critérios de qualidade. A segunda fase é a condução, onde serão identificados os estudos por meio da estratégia de busca, onde os dados serão selecionados seguindo os critérios de seleção e qualidade para extração e sintetização. A terceira e última fase se dá por meio da avaliação e publicação dos resultados. Seguindo essa metodologia durante os meses de setembro a novembro de 2024, foram selecionados 22 estudos das bases de dados PubMed e Web of Science. Esses estudos afirmam que a IA possui grande potencial para avançar ainda mais no combate ao câncer, especialmente no câncer de pulmão, trazendo benefícios como maior precisão no diagnóstico, otimização de recursos e agilidade no início dos tratamentos. No entanto, enfrenta desafios como a limitada diversidade e qualidade dos dados para treinamento, o que pode afetar sua eficácia em populações sub-representadas, além de questões éticas relacionadas à privacidade e transparência. Estudos futuros como revisões terciárias da literatura que analisam o uso de IA em outros tipos de câncer, são sugeridos para aprimorar o conhecimento a respeito desta temática | pt_BR |
dc.identifier.citation | SANTOS, Gabriel Azevedo dos. Inteligência Artificial: avanços no combate ao câncer de pulmão. Orientador: Anna Cláudia dos Santos Nobre. 2025. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Departamento de Computação e Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Caicó, 2025. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/62036 | |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Computação e Tecnologia | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRN | pt_BR |
dc.publisher.program | bacharelado em Sistemas de Informação | pt_BR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ | * |
dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
dc.subject | Câncer de pulmão | pt_BR |
dc.subject | Revisão terciária da literatura | pt_BR |
dc.subject | Artificial intelligence | pt_BR |
dc.subject | Tertiary literature review | pt_BR |
dc.subject | Lung cancer | pt_BR |
dc.title | Inteligência Artificial: avanços no combate ao câncer de pulmão | pt_BR |
dc.title.alternative | Artificial Intelligence: advances in the combat of lung cancer | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
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