Inteligência artificial na saúde pública: inovações aplicadas em tuberculose e doenças raras (2025)
- Authors:
- Autor USP: COLOMBO FILHO, MÁRCIO ELOI - Interunidades em Bioengenharia
- Unidade: Interunidades em Bioengenharia
- Sigla do Departamento: Programa Interunidades em Bioengenharia: EESC/FMRP/IQSC-USP
- DOI: 10.11606/T.82.2025.tde-18062025-105225
- Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; TUBERCULOSE; DOENÇAS RARAS
- Keywords: Aprendizado de máquina.
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Essa tese tem como objetivo investigar a possibilidade de se desenvolver ferramentas de inteligência artificial, em particular de aprendizado de máquina, no sentido de superar desafios da saúde pública no âmbito da jornada do paciente sujeito a agravos específicos. Foi utilizada a metodologia de pesquisa-ação, um processo de investigação interativo que equilibra ações de resolução de problemas implementadas em um contexto colaborativo e orientado por dados. Como objetivos específicos, essa tese busca investigar a possibilidade de se desenvolver uma ferramenta aplicada ao auxílio diagnóstico de tuberculose utilizando bases de imagens de radiografia de tórax com nível de acesso público, bem como comparar os principais algoritmos de aprendizagem profunda e descobrir qual tem o melhor desempenho. Na mesma linha, busca investigar a possibilidade e eficiência de um classificador de diagnóstico construído usando aprendizado de máquina e os dados coletados no projeto RARAS, assim como medir quais algoritmos clássicos de aprendizado de máquina apresentam melhor desempenho na classificação em categorias da terminologia ORPHA. Para atingir os objetivos foram utilizados os principais algoritmos presentes na literatura e as principais linguagens e bibliotecas de programação. Alcançar alta precisão na classificação de diagnósticos é um desafio, os experimentos apresentados reuniram um bom conjunto de melhores práticas em processamento de dados, modelagem e validação que estão presentes na literatura, com a distinção de usar bases de dados públicas e acessíveis no caso da tuberculose e no caso das doenças raras, dados sem precedentes de um banco brasileiro abrangente, no contexto demográfico do país. Os resultados apresentados são positivos para a viabilidade da classificação de diagnósticos, usando aprendizagem profunda na classificação de radiografias de tórax e aprendizado de máquina treinado com dados do RARAS. Noentanto, os resultados são preliminares, com o desempenho de generalização para a prática clínica ainda a ser validado em um cenário de caso real. As técnicas demonstradas nesta tese se aplicadas ao diagnóstico médico têm o potencial de aprimorar significativamente essa área, proporcionando diagnósticos mais precisos e rápidos. A incorporação de classificadores treinados para o diagnóstico médico pode melhorar a qualidade dos cuidados prestados pelo Sistema Único de Saúde, potencialmente reduzindo o tempo de espera e escassez de especialistas em determinadas áreas. Investigar o uso de inteligência artificial no diagnóstico médico não apenas contribui para o avanço científico do ponto de vista técnico computacional, mas também tem o potencial de impactar positivamente a saúde pública brasileira
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2025
- Data da defesa: 21.03.2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
COLOMBO FILHO, Márcio Eloi. Inteligência artificial na saúde pública: inovações aplicadas em tuberculose e doenças raras. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-18062025-105225/. Acesso em: 30 dez. 2025. -
APA
Colombo Filho, M. E. (2025). Inteligência artificial na saúde pública: inovações aplicadas em tuberculose e doenças raras (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-18062025-105225/ -
NLM
Colombo Filho ME. Inteligência artificial na saúde pública: inovações aplicadas em tuberculose e doenças raras [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-18062025-105225/ -
Vancouver
Colombo Filho ME. Inteligência artificial na saúde pública: inovações aplicadas em tuberculose e doenças raras [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/82/82131/tde-18062025-105225/ - Detecção de síndrome de fragilidade em idosos via plataforma web/mobile
- Preliminary results on pulmonary tuberculosis detection in chest X-ray using convolutional neural networks
- Creating a decision support system for tuberculin skin test with machine learning: a research protocol
- REDbox: a comprehensive semantic framework for data collection and management in tuberculosis research
- ICD-10 - ORPHA: an interactive complex network model for brazilian rare diseases
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Informações sobre o DOI: 10.11606/T.82.2025.tde-18062025-105225 (Fonte: oaDOI API)
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