| Summary: | Introdução: Sistemas de inteligência artificial são tecnologias promissoras de assistência em saúde e diagnóstico laboratorial, que podem ser implementados como métodos de suporte para o diagnóstico de parasitoses intestinais.
Objetivo: Este estudo objetivou desenvolver um software de IA que auxilia no diagnóstico laboratorial de parasitoses intestinais, com alta sensibilidade e especificidade.
Métodos: O software foi desenvolvido utilizando duas redes neurais, Inception e MobileNet. Primeiro imagens de ovos dos parasitas Ascaris lumbricoides, Trichiuris trichiura, Taenia sp, Hymenolepis nana, Schistosoma mansoni e larvas de Strongyloides stercoralis, foram utilizados para treinar o banco de dados. Posteriormente 2.740 imagens cedidas pelo Laboratório de Parasitologia da Universidade do Oeste de Santa Catarina foram testadas no software.
Resultados: O software apresentou sensibilidade de 82,3% (95% intervalo de confiança (IC), 71,9%-89,1%) e especificidade de 95,1% (95% IC, 94,3%-97,8%) para MobileNet e sensibilidade de 72,1% (95% IC, 52,6%-115%) e especificidade de 92,1% (95% IC, 91,7%-97,7%) para Inception.
Conclusão: O software apresentou resultados promissores na análise de parasitas intestinais, reforçando que, no futuro, a presença de sistemas de suporte de diagnóstico das parasitoses pode vir a se tornar mais rápido e eficiente.
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