Publicação: Diagnóstico oftalmológico inteligente: aplicação de machine learning na detecção precoce do glaucoma
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CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::CIENCIA DA INFORMACAO::TEORIA DA INFORMACAO, CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO, CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO, CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA
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Resumo
Objetivou-se com este relato tecnológico apresentar um projeto-base de a aplicação de aprendizado de máquina (machine learning – ML) no diagnóstico de doenças oftalmológicas, com foco na detecção precoce do glaucoma. A situação problema observada foi a ausência de um sistema automatizado de triagem em uma clínica oftalmológica de porte médio, que atua com base em um banco de dados centralizado, porém ainda sem uso estratégico da informação para apoio à decisão médica. Como solução, propôs-se o desenvolvimento de um módulo computacional capaz de analisar exames de tomografia de coerência óptica (OCT) e identificar padrões compatíveis com alterações glaucomatosas. A base do sistema de aprendizado de máquina apresentado seria uma ferramenta de apoio à triagem inicial, auxiliando na priorização dos atendimentos, na padronização das análises e no melhor aproveitamento do banco de dados clínico interno existente. O projeto apresentado deseja alcançar resultados como a redução do tempo de resposta entre o exame e a conduta médica, o aumento da taxa de diagnóstico precoce, a otimização do tempo da equipe médica e a melhoria da gestão das informações clínicas, com potencial de expansão para outras patologias do contextos institucionais.
Abstract
Palavras-chave
Diagnóstico precoce, Glaucoma, Machine learning, Saúde digital, Tomografia de coerência óptica
Citação
LIMA, Guilherme de Souza. Diagnóstico oftalmológico inteligente: aplicação de machine learning na detecção precoce do glaucoma. 2025. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Gestão da Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.
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