Deep learning aplicado ao diagnóstico da degeneração macular relacionada à idade
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
A Degeneração Macular Relacionada à Idade representa uma das principais causas de cegueira irreversível em idosos, e seu diagnóstico precoce no Brasil enfrenta desafios significativos devido à desigualdade na distribuição de médicos especialistas. Este trabalho teve como objetivo principal desenvolver e avaliar um sistema de inteligência artificial para atuar como ferramenta de triagem da doença, utilizando imagens de retinografia, que é um exame mais acessível. A metodologia adotou uma abordagem quantitativa e experimental, comparando o desempenho de duas arquiteturas de redes neurais convolucionais, a DenseNet-121 e a EfficientNet-B1. Os modelos foram treinados com técnicas de aprendizado por transferência, aumento de dados e validados por meio de validação cruzada. Os resultados indicaram que o modelo EfficientNet-B1, apesar de uma acurácia geral ligeiramente menor, foi superior na métrica de sensibilidade (recall), alcançando 72,58%. Essa métrica é clinicamente mais relevante, pois demonstra maior capacidade de identificar corretamente os casos positivos, minimizando o risco de diagnósticos perdidos. Conclui-se que o sistema desenvolvido é uma ferramenta de triagem pragmática e eficaz, com alto potencial para otimizar o fluxo de trabalho dos especialistas e democratizar o acesso à saúde ocular, especialmente em regiões remotas.
Description
Keywords
aprendizado profundo, degeneração macular, diagnóstico por imagem, retinografia
Citation
SOUSA, Maxmiliano Rodrigues Barbosa de. Deep learning aplicado ao diagnóstico da degeneração macular relacionada à idade. 2025. TCC (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - IFPI, Floriano, 2025 (artigo científico)