Destilação de Conhecimento Evidencial Adaptativa Empregada na Classificação de Imagens da Cavidade Oral - Abreu Júnior, Carlos Alberto Matias de; Ribeiro, Thiago Pirola; Nascimento, Marcelo Zanchetta do (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21038, 2026)
O câncer oral apresenta taxas de sobrevivência superiores a 80% quando diagnosticado precocemente; contudo, esse índice cai para menos de 20% em estágios avançados. Apesar dos avanços recentes indicarem elevado desempenho na classificação de lâminas digitais, a adoção clínica dessas abordagens ainda é limitada por desafios metodológicos relevantes. Este trabalho propõe uma metodologia A-EKD para o diagnóstico confiável de OSCC via destilação de conhecimento evidencial. Introduz-se o Gate (G) para filtrar incertezas do Professor, protegendo o aprendizado do Aluno MobileNetV3 em amostras ruidosas. Sob rigor experimental para evitar vazamento de dados, o modelo atingiu 90,98% de acurácia, superando o estado da arte de 87,1%. A análise estatística mostra um potencial da classificação embasado por um Odds Ratio de 24,5 e uma Err-AUC de 0,8490, validando a premissa de filtrar incertezas. O método mitiga a superconfiança e otimiza a calibração, viabilizando diagnósticos confiáveis através de redes leves, que possuem um menor número de parâmetros.