@article{Ottobelli Chielle_2021, title={Desenvolvimento de sistema estruturado com inteligência artificial para apoio no diagnóstico de parasitoses intestinais}, volume={40}, url={https://seer.ufrgs.br/index.php/hcpa/article/view/105362}, abstractNote={<p><strong>Introdução</strong>: Sistemas de inteligência artificial são tecnologias promissoras de assistência em saúde e diagnóstico laboratorial, que podem ser implementados como métodos de suporte para o diagnóstico de parasitoses intestinais. </p><p> </p><p><strong>Objetivo:</strong> Este estudo objetivou desenvolver um <em>software</em> de IA que auxilia no diagnóstico laboratorial de parasitoses intestinais, com alta sensibilidade e especificidade.</p><p> </p><p><strong>Métodos:</strong> O software foi desenvolvido utilizando duas redes neurais, Inception e MobileNet. Primeiro imagens de ovos dos parasitas <em>Ascaris lumbricoides, Trichiuris trichiura, Taenia sp, Hymenolepis nana, </em><em>Schistosoma mansoni e larvas de </em><em>Strongyloides stercoralis, </em>foram utilizados para treinar o banco de dados. Posteriormente 2.740 imagens cedidas pelo Laboratório de Parasitologia da Universidade do Oeste de Santa Catarina foram testadas no <em>software</em>.</p><p> </p><p><strong>Resultados:</strong> O <em>software</em> apresentou sensibilidade de 82,3% (95% intervalo de confiança (IC), 71,9%-89,1%) e especificidade de 95,1% (95% IC, 94,3%-97,8%) para MobileNet e sensibilidade de 72,1% (95% IC, 52,6%-115%) e especificidade de 92,1% (95% IC, 91,7%-97,7%) para Inception.</p><p><strong> </strong></p><p><strong>Conclusão: </strong>O software apresentou resultados promissores na análise de parasitas intestinais, reforçando que, no futuro, a presença de sistemas de suporte de diagnóstico das parasitoses pode vir a se tornar mais rápido e eficiente.</p>}, number={3}, journal={Clinical and Biomedical Research}, author={Ottobelli Chielle, Eduardo}, year={2021}, month={mar.} }