LungRads+AI: Automatização do Índice Lung-RADS em Laudos de TC de Tórax - Ferreira, Tarcísio Lima; Oliveira, Marcelo Costa; Vieira, Thales Miranda de Almeida (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2024: Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2024.2761, 2024)
O câncer do pulmão é o segundo câncer mais frequentemente diagnosticado. Representa a forma mais mortal de neoplasia maligna, resultando em cerca de 1,8 milhão de mortes em 2020. O Lung-RADS é uma diretriz utilizada para o rastreio e o acompanhamento de lesões pulmonares suspeitas. Neste contexto, o principal objetivo deste trabalho é avaliar a eficácia de três técnicas de Reconhecimento de Entidades Nomeadas, CNN, BiLSTM e BERT, para extrair características de nódulos pulmonares em relatórios de TC de tórax e calcular o índice de probabilidade de malignidade usando a diretriz Lung-RADS. O nosso modelo com melhor desempenho foi o BiLSTM-CRF, que obteve uma precisão de 96%, uma revocação de 88% e um F1-score de 90%.