Validação clínica de modelo de inteligência artificial para detecção de tuberculose em radiografias de tórax em casos microbiologicamente confirmados - Silva, Maria C. B. da; Camargo, Thiago F. O. de; Paiva, Joselisa P. Q. de; Horvath, Jaqueline D. C.; Ribeiro, Guilherme A. S. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
Este trabalho apresenta um algoritmo de inteligência artificial (IA) baseado na arquitetura ResNet-50, desenvolvido para identificar radiografias de tórax com padrões sugestivos de tuberculose (TB). O modelo foi treinado e validado internamente com 13.023 imagens de bases públicas e, posteriormente, validado clinicamente utilizando um conjunto exclusivo de radiografias de pacientes com TB confirmada microbiologicamente e revisadas por radiologista torácico. Nos dados públicos, o algoritmo obteve AUC de 0,89, sensibilidade de 0,84 e especificidade de 0,72, enquanto a validação clínica apresentou AUC e sensibilidade de 1,00. Esses resultados ressaltam a importância crucial de utilizar a confirmação microbiológica como padrão-ouro para garantir a precisão e a confiabilidade clínica dos modelos de IA na detecção da TB.