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Título: Implementação de arquitetura modular para integração de classificador no aplicativo CitoFocus.
Autor(es): Soares, Danilo César Silva
Orientador(es): Bianchi, Andrea Gomes Campos
Keller, Breno Nunes de Sena
Membros da banca: Bianchi, Andrea Gomes Campos
Keller, Breno Nunes de Sena
Souza, Fernanda Sumika Hojo de
Fortes, Reinaldo Silva
Palavras-chave: Inteligência artificial - aplicações médicas
Aplicativos móveis
Visão por computador
Citopatologia
Data do documento: 2025
Referência: SOARES, Danilo César Silva. Implementação de arquitetura modular para integração de classificador no aplicativo CitoFocus. 2025. 50 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2025.
Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a evolução do CitoFocus, um aplicativo voltado ao apoio diagnóstico em citopatologia do colo do útero. O objetivo principal é facilitar a troca de informações entre citopatologistas por meio do compartilhamento seguro de imagens e dados relevantes, promovendo a colaboração entre especialistas. Inicialmente concebido para permitir discussões clínicas com base em casos reais, o aplicativo foi aprimorado com uma reestruturação completa do backend, o que garantiu maior modularidade, escalabilidade e desempenho. Além disso, foi integrada uma solução baseada em inteligência artificial capaz de classificar imagens e identificar possíveis lesões, fornecendo resultados visuais e explicativos acessíveis tanto ao autor do caso quanto aos demais usuários que interagirem com ele. As melhorias implementadas tornaram o CitoFocus uma ferramenta mais eficiente, colaborativa e tecnológica, potencializando o suporte à análise diagnóstica e contribuindo para a melhoria da qualidade do rastreamento do câncer de colo do útero.
Resumo em outra língua: This work presents the development and evolution of CitoFocus, an application designed to support diagnostic processes in cervical cytopathology. The main objective is to facilitate information exchange among cytopathologists through the secure sharing of images and relevant clinical data, encouraging collaboration between specialists. Initially created to enable case-based clinical discussions, the app has undergone a complete backend restructuring, resulting in improved modularity, scalability, and system performance. Furthermore, an artificial intelligence-based classifier was integrated to analyze images and identify potential lesions, providing visual outputs and explanatory summaries accessible to both the case author and users who interact with the case. These enhancements have made CitoFocus a more efficient, collaborative, and technologically advanced tool, strengthening diagnostic support and contributing to improved cervical cancer screening quality.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/8049
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