Diagnóstico precoce do câncer bucal com inteligência artificial: Uma revisão integrativa
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i5.13319Palavras-chave:
Neoplasias bucais; Diagnóstico; Inteligência artificial.Resumo
O câncer oral é uma neoplasia que acomete a região labial e a cavidade bucal, considerado o tipo mais comum de neoplasia no Brasil e no mundo, ocupando a sexta posição nos índices de mortalidade por câncer. Segundo o Instituto Nacional do Câncer (INCA) (2020), possui uma estimativa de cerca de 15.190 novos casos anuais de câncer bucal no Brasil. O objetivo desse estudo foi realizar uma revisão integrativa da literatura atual sobre o diagnóstico precoce do câncer oral com precisão, utilizando as ferramentas de inteligência artificial, destacando sua técnica de realização, indicações, limitações, vantagens e desvantagens. Uma revisão integrativa da literatura foi realizada, por meio de uma busca de artigos científicos na base de dados eletrônica PubMed, Scielo e Medline, utilizando os descritores: mouth neoplasms, diagnosis and artificial intelligence, indexados no período de 2016 a 2020, que tratavam de relato de caso, estudo in vitro e ex vivo. Após os critérios de elegibilidade, foram analisados 11 artigos integralmente publicados em língua inglesa. Os estudos mostraram que a técnica traz mais segurança para o diagnóstico precoce do câncer oral em pacientes assintomáticos ou sob suspeita, diminuindo as chances de evolução da neoplasia, contribuindo para melhores condutas de tratamento.
Referências
Alabi, R. O., Elmusrati, M., Sawazaki-Calone, I., Kowalski, L. P., Haglund, C., Coletta, R. D., Mäkitie, A. A., Salo, T., Leivo, I. & Almangush, A. (2019). Machine learning application for prediction of locoregional recurrences in early oral tongue cancer: a Web-based prognostic tool. Virchows Archiv, 475(4), 489-497.
Bugter, O., Hardillo, J. A., De Jong, R. J. B., Amelink, A., & Robinson, D. J. (2018). Optical pre-screening for laryngeal cancer using reflectance spectroscopy of the buccal mucosa. Biomedical optics express, 9(10), 4665-4678.
Carneiro-Neto, J. N. (2017). Protocols for management of oral complications of chemotherapy and/or radiotherapy for oral cancer: Systematic review and meta-analysis current. Medicina oral, patologia oral y cirugia bucal, 22(1).
Curra, M., Salvadori, G., Junges R., Filho Sant'ana, M., Hugo, F. N., & Martins, M. D. (2016). Accuracy of clinical diagnosis for the identification of potentially malignant disorders and malignant lip lesions. Brazilian oral research, 30(1).
Dhanuthai, K., Rojanawatsirivej, S., Thosaporn, W., Kintarak, S., Subarnbhesaj, A., Darling, M., Kryshtalskyj, E., Chiang, C. P., Shin, H. I., Choi, S. Y., Lee, S. S., & Shakib, P. A. (2018). Oral cancer: A multicenter study. Medicina oral, patologia oral y cirugia bucal, 23(1).
Frare, J. C., Sawazaki-Calone, I., Ana-Lucia-Carrinho Ayroza-Rangel, A., Bueno, G., de Morais, C. F., Nagai, H. M., Kunz, R., & Lopes, M. A. (2016). Histopathological grading systems analysis of oral squamous cell carcinomas of young patients. Medicina oral, patología oral y cirugía bucal, 21(3).
Kumar M., Nanavati R., Modi T. G., & Dobariya C. (2016). Oral cancer: Etiology and risk factors: A review. Journal of cancer research and therapeutics, 12(2), 458.
Lu, C., Lewis, J. S., Dupont, W. D., Plummer, W. D., Janowczyk, A., & Madabhushi, A. (2017). An oral cavity squamous cell carcinoma quantitative histomorphometric-based image classifier of nuclear morphology can risk stratify patients for disease-specific survival. Modern Pathology, 30(12), 1655-1665.
Skandarajah, A., Sunny, S. P., Gurpur, P., Reber, C. D., D’Ambrosio, M. V., Raghavan, N., James, B. L., Ramanjinappa, R. D., Suresh, A., Kandasarma, U., Birur, P., Kumar, V. V., Galmeanu, H. C., Itu, A. M., Modiga-Arsu, M., Rausch, S., Sramek, M., Kollegal, M., Paladini, G., Kuriakose, M., Ladic, L., Koch, F. & Fletcher, D. (2017). Mobile microscopy as a screening tool for oral cancer in India: A pilot study. PloS one, 12(11).
Sunny, S., Baby, A., James, B. L., Balaji, D., N. V. A., Rana, M. H., Gurpur, P., Skandarajah, A., D'Ambrosio, M., Ramanjinappa, R. D., Mohan, S. P., Raghavan, N., Kandasarma, U., Sangeetha, N., Hedne, N., Koch, F., Fletcher, D. A., Selvam, S., Kollegal, M., N. P. B., Ladic, L., Suresh, A., Pandya, H. J. & Kuriakose, M. A. (2019). A smart tele-cytology point-of-care platform for oral cancer screening. PloS one, 14(11).
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