PatologIA: plataforma online para aprimoramento de treinamento baseados em imagens aplicada a estudantes do curso de medicina
| dc.contributor.author | Lima, César Alexandre Silva | |
| dc.date.accessioned | 2024-12-13T17:55:06Z | |
| dc.date.available | 2024-12-13T17:55:06Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | O exame do Conselho Regional de Medicina do Estado de São Paulo – CREMESP no ano de 2016 aplicado aos egressos dos cursos de Medicina no Estado de São Paulo, detectou que 80% dos profissionais submetidos a este exame não souberam interpretar um exame de radiografia. Inúmeras pesquisas afirmam que a experiência do profissional é fator preponderante para que a interpretação de imagens médicas seja decorrente em um diagnóstico positivo propiciando a diminuição das diferenças de interpretação entre médicos especialistas. Então, este projeto teve como objetivo desenvolver uma plataforma online responsiva para treinamento de estudantes em interpretação de imagens médicas visando seu aprimoramento mantendo contato com o tema dentro ou fora da sala de aula. O desenvolvimento contou com a utilização de tecnologias como Django para backend, JavaScript para frontend com integração de plug-ins como o canvas. Foi utilizado o MySql como gerenciador de banco de dados e desenvolvidos modelos de inteligência artificial na utilização de previsões de doenças como imagens de diagnóstico de tuberculose e está hospedada num servidor da AWS. A plataforma contém recursos como o desenvolvimento de questionários de múltipla escolha para testar o conhecimento dos estudantes, bem como, questionários de demarcação de regiões ou áreas em imagens médicas onde seria o foco do estudo e permite ao estudante e ao professor a consulta do resultado da pontuação do desempenho do estudante referente aos questionários respondidos. Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade de Mogi das Cruzes, sob protocolo 5.863.020. A avaliação de usabilidade contou com a participação de vinte e dois avaliadores, e a avaliação de funcionalidade contou com 104 estudantes e 5 professores. A compilação de dados estatísticos utilizou a escala Likert sob testes U de Mann-Whitney onde não foram detectadas significância estatística entre os grupos de avaliadores. A conclusão é que a hipótese da pesquisa pode ser comprovada em todas as suas instâncias. | |
| dc.identifier.citation | LIMA, César Alexandre Silva. PatologIA: plataforma online para aprimoramento de treinamento baseados em imagens aplicada a estudantes do curso de medicina. 2024. Tese (Doutorado em Engenharia Biomédica) - Universidade de Mogi das Cruzes, Mogi das Cruzes, 2024. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.umc.br/handle/123456789/200 | |
| dc.language.iso | pt | |
| dc.publisher | Universidade de Mogi das Cruzes | |
| dc.subject | Interpretação de imagem radiográfica assistida por computador | |
| dc.subject | Estudantes de Medicina | |
| dc.subject | Educação continuada | |
| dc.subject | Inteligência artificial | |
| dc.subject | Tecnologias da Informação | |
| dc.title | PatologIA: plataforma online para aprimoramento de treinamento baseados em imagens aplicada a estudantes do curso de medicina | |
| dc.type | Thesis |