Banca de QUALIFICAÇÃO: ALICE CASTRO GUEDES MENDONÇA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALICE CASTRO GUEDES MENDONÇA
DATA: 18/12/2024
HORA: 13:00
LOCAL: USO DE RECURSOS À DISTÂNCIA
TÍTULO: Modelo de inteligência artificial para análise do prognóstico do crescimento maxilofacial de pacientes com fissuras labiopalatina: desenvolvimento e validação.
PALAVRAS-CHAVES: Fissura Labial; Fissura Palatina; Aprendizado Profundo; Desenvolvimento maxilofacial; Prognóstico
PÁGINAS: 57
RESUMO: As fissuras labiopalatinas são as deformidades congênitas mais comum que afetam a face, seu tratamento reabilitador é longo, oneroso, complexo e requer profissionais especializados. A análise do prognóstico de crescimento maxilofacial de pacientes com fissura é essencial para direcionar o plano de tratamento ortodôntico e deve ser feita por um ortodontista com expertise em correção ortodôntica de pacientes fissurados. A incorporação de novas tecnologias na saúde busca tornar processos mais eficientes, romper barreiras geográficas, contribuir com a formação profissional e melhorar a tomada de decisões clínicas. O presente estudo teve como objetivo desenvolver e validar um modelo de deep learning para análise do prognóstico de crescimento maxilofacial de indivíduos nascidos com fissuras labiopalatinas baseado nos índices oclusal de GOSLON. Diante disso, este estudo construiu um modelo inteligente com aprendizagem por transferência em uma Convulational Neural Network (CNN) treinada com 589 imagens de escaneamento intraoral de pacientes com fissura labiopalatina unilateral classificadas quanto ao índice de GOSLON por 5 ortodontista experientes previamente calibradas. Passando pelas fases de pré-processamento, treinamento, teste e validação, foram testadas oito CNN diferentes que apresentavam na literatura registro de execução de tarefas de classificação de imagens médicas. O modelo com melhor desempenho foi a VGG16 com resultados de precisão 0,904, acurácia de 0,90 e f1-socre de 0,89. A após a validação, foi realizada um novo teste de concordância comparando os resultados do modelo com a análise de dois ortodontistas, obtendo um kappa de 0,983. A implementação de tecnologias na saúde assim como na área de fissuras labioplatinas perpassa pelo bom desempenho da ferramenta, necessidade e integração no fluxo de trabalho. A VGG16 apresentou capacidade de classificar os arcos intraorais seguindo o índice de GOSLON com precisão e apresenta menor custo computacional podendo assim ser utilizada em todas as aplicabilidades dos índices como: apoio a tomada de decisão acerca do tratamento ortodôntico de pacientes com fissura labioplatinas unilaterais, métrica avaliação da qualidade de protocolos clínicos e ferramenta de previsão de custos.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1859125 - PAULO ROGERIO FERRETI BONAN
Externo ao Programa - 2214169 - CLAUDIA BATISTA MELO
Externo à Instituição - TERUMI OKADA OZAWA