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Introducao : Sistemas de inteligencia artificial sao tecnologias promissoras de assistencia em saude e diagnostico laboratorial, que podem ser implementados como metodos de suporte para o diagnostico de parasitoses intestinais. Objetivo: Este estudo objetivou desenvolver um software de IA que auxilia no diagnostico laboratorial de parasitoses intestinais, com alta sensibilidade e especificidade. Metodos: O software foi desenvolvido utilizando duas redes neurais, Inception e MobileNet. Primeiro imagens de ovos dos parasitas Ascaris lumbricoides, Trichiuris trichiura, Taenia sp, Hymenolepis nana, Schistosoma mansoni e larvas de Strongyloides stercoralis, foram utilizados para treinar o banco de dados. Posteriormente 2.740 imagens cedidas pelo Laboratorio de Parasitologia da Universidade do Oeste de Santa Catarina foram testadas no software . Resultados: O software apresentou sensibilidade de 82,3% (95% intervalo de confianca (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. Conclusao: O software apresentou resultados promissores na analise de parasitas intestinais, reforcando que, no futuro, a presenca de sistemas de suporte de diagnostico das parasitoses pode vir a se tornar mais rapido e eficiente. |
