KvasirCAM: Diagnóstico Explicável de Doenças Gastrointestinais com Atenção Visual e Otimização Bayesiana - Amorim, Marcos R. A.; Ribeiro, Neilson P.; Cruz, Luana B. da; Diniz, João O. B.; B. Júnior, Geraldo; Almeida, João Dallyson S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21416, 2026)
O câncer gastrointestinal representa uma parcela das doenças oncológicas mundiais, sendo o câncer colorretal a terceira neoplasia mais diagnosticada e o câncer de estômago a quinta. A detecção precoce aumenta a sobrevida, sendo a endoscopia o principal exame para identificação dessas patologias. Trabalhos de detecção utilizando Deep Learning têm auxiliado na identificação precoce, contudo a busca de hiperparâmetros não é uma tarefa trivial. Este trabalho propõe um método automático de detecção de patologias gastrointestinais integrando extração de região de interesse, atenção visual, otimização de hiperparâmetros e explicabilidade em arquiteturas CNN. Os resultados demonstram melhora nas arquiteturas, com a ResNet50 alcançando F1-Score de 94,33% e AUC de 98,22%, evidenciando que a abordagem é eficaz no diagnóstico gastrointestinal.