Interpretação Automatizada do Exame de Papanicolaou para Triagem do Câncer de Colo do Útero

• Processo: 24/20690-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Walmir Matos Caminhas
• Beneficiário: Leonardo Augusto Ferreira
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Exatas (ICEx). Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Ministério da Educação (Brasil). Belo Horizonte , SP, Brasil
• Empresa: Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Instituto de Ciências Exatas (ICEx)
• Vinculado ao auxílio: 20/09866-4 - Centro de Inovação em Inteligência Artificial para a Saúde (CIIA-Saúde), AP.PCPE
• Assunto(s): Teste de papanicolaou Inteligência artificial explicável
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Citologia cervical | Exame Papanicolau | Inteligência Artificial Explicável | Inteligência Artificial na Saude | Interpretação automatizada | Triagem de câncer do colo do útero | Aprendizado de Máquina, XAI e Identificação de Imagens

Resumo

O projeto "Interpretação Automatizada do Exame de Papanicolaou para Triagem do Câncer de Colo do Útero" tem como proposta o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina para identificação e explicação de células cancerígenas. Essa iniciativa está em comum acordo com os objetivos principais do Centro de Inovação em Inteligência Artificial em Saúde (CIIA-Saúde), este centro de inovação reúne diversos campos da ciência, além de nove instituições de ensino superior das regiões Sudeste, Sul e Norte do Brasil.Além do treinamento de modelos de aprendizado de máquina, esse trabalho conta ainda com Estratégias de XAI, que serão utilizadas para melhorar o entendimento do modelo utilizado para classificação das células, apresentando as áreas cruciais que foram utilizadas para diagnosticar as células como cancerígena ou normal. A XAI tem como objetivo desmistificar o modelo para facilitar sua aceitação e trazer novas características que podem ser aproveitadas pelos profissionais da saúde para gerar novas ideias. A metodologia do projeto está bem estruturada, além do planejamento apresentar fases bem definidas de forma a gerar bons resultados. Incialmente será feito um levantamento bibliográfico que irá contar com o estado da arte em identificação de imagens na área de saúde, após essa etapa, um banco de dados de imagens de lâminas obtidas através de exames de Papanicolaou será criado, seguindo as classificações padronizadas do INCA e do sistema Bethesda. E na fase final, os modelos de aprendizado de máquina serão treinados com esse banco de imagens.