Desenvolvimento de um modelo baseado em Machine Learning para rastreamento precoce do câncer bucal

O carcinoma espinocelular da cavidade bucal (CECCB) é o tipo de câncer boca mais frequente, representando cerca 40% das lesões malignas cabeça e pescoço. Sabe-se que prognóstico favorável está associado ao diagnóstico precoce, visto a taxa sobrevida aumenta em função do nas fases iniciais na doença. Desta forma, objetivo deste trabalho foi implementar treinar um modelo Machine Learning possa auxiliar no boca. Através tecnologias como inteligência artificial (IA) podem utilizar imagens suas análises, busca-se melhorar por meio detecção precoce mesmo. Utilizando ramo IA, seu subgrupo Deep Learning, torna-se possível intermédio Rede Neural Convolucional (RNC) realizar uma triagem pré-malignas, visando identificar presença ou não A estrutura RNC baseada MobileNet, separa as fragmentos após treinamento, mostraram identificação 91% examinadas Leucoplasia 84% analisadas.