Erros em mamografias
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10773/35905 |
Resumo: | O cancro de mama é o que apresenta maior incidência em mulheres no mundo, sendo a quinta causa de morte por cancro e a mais frequente de mortes por cancro em mulheres. Perante a magnitude desta informação, a mamografia é considerada o padrão ouro para a deteção precoce do cancro de mama, sendo a única ferramenta de diagnóstico que apresenta redução na mortalidade do cancro da mama e tem sido uma das modalidades mais contempladas com a evolução tecnológica. Esta dissertação pretende constituir-se numa visão ensaística sobre problemas inerentes aos erros em mamografia onde se complementam as referências científicas com a experiência da autora. Serão tipificados erros e apresentados casos de estudo, bem como reflexões sobre o potencial que as inovações organizacionais e/ou tecnológicas podem ter na minimização dos erros e no aumento do valor acrescentado nos processos mamográficos. Através da análise das imagens e do estudo de casos pretende-se tipificar erros, analisar as suas fontes, identificar métricas para a redução desses erros no ciclo de vida da imagem mamográfica e também investigar quais serão as margens de progresso na redução de erros na mamografia com o uso da tecnologia e a otimização do workflow. Pretende-se assim promover uma reflexão sobre os erros recorrentes que datam desde a mamografia analógica, bem como sugerir estratégias de otimização que possam minimizar erros e as suas possíveis consequências nos processos que envolvem o ciclo de vida da imagem com o uso de novas tecnologias, baseando-se em evidências e vivências. Avaliando estas questões através de pesquisas, o recurso potencial a Inteligência Artificial, CAD, Machine Learning, e como essas tecnologias podem ser empregues para minimizar erros, pretende-se ainda refletir sobre a cadeia de valor da imagem, com vista a promover uma maior eficiência e agilidade nos processos, de forma a contribuir para redução de erros em exames de mamografia. |
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O cancro de mama é o que apresenta maior incidência em mulheres no mundo, sendo a quinta causa de morte por cancro e a mais frequente de mortes por cancro em mulheres. Perante a magnitude desta informação, a mamografia é considerada o padrão ouro para a deteção precoce do cancro de mama, sendo a única ferramenta de diagnóstico que apresenta redução na mortalidade do cancro da mama e tem sido uma das modalidades mais contempladas com a evolução tecnológica. Esta dissertação pretende constituir-se numa visão ensaística sobre problemas inerentes aos erros em mamografia onde se complementam as referências científicas com a experiência da autora. Serão tipificados erros e apresentados casos de estudo, bem como reflexões sobre o potencial que as inovações organizacionais e/ou tecnológicas podem ter na minimização dos erros e no aumento do valor acrescentado nos processos mamográficos. Através da análise das imagens e do estudo de casos pretende-se tipificar erros, analisar as suas fontes, identificar métricas para a redução desses erros no ciclo de vida da imagem mamográfica e também investigar quais serão as margens de progresso na redução de erros na mamografia com o uso da tecnologia e a otimização do workflow. Pretende-se assim promover uma reflexão sobre os erros recorrentes que datam desde a mamografia analógica, bem como sugerir estratégias de otimização que possam minimizar erros e as suas possíveis consequências nos processos que envolvem o ciclo de vida da imagem com o uso de novas tecnologias, baseando-se em evidências e vivências. Avaliando estas questões através de pesquisas, o recurso potencial a Inteligência Artificial, CAD, Machine Learning, e como essas tecnologias podem ser empregues para minimizar erros, pretende-se ainda refletir sobre a cadeia de valor da imagem, com vista a promover uma maior eficiência e agilidade nos processos, de forma a contribuir para redução de erros em exames de mamografia. |
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