Como a IA pode ajudar a estudar a prevenção do câncer de mama?

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Como a IA pode ajudar a estudar a prevenção do câncer de mama?

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina pt_BR
dc.contributor.advisor Pietro, Patrícia Faria di
dc.contributor.author Silva, Rodrigo Reis da
dc.date.accessioned 2026-09-11T19:26:29Z
dc.date.available 2026-09-11T19:26:29Z
dc.date.issued 2026-09-10
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/276093
dc.description Sustentabilidade, saúde e qualidade de vida pt_BR
dc.description.abstract O câncer de mama possui altas taxas de incidência no Sul do Brasil e uma frequência significativa de recorrência em sobreviventes da doença. Neste contexto, torna-se fundamental a investigação da relação entre fatores de estilo de vida e de consumo alimentar e o desenvolvimento do câncer de mama. O objetivo da presente pesquisa, intitulada 'Novas ferramentas e perspectivas na avaliação do consumo alimentar e estilo de vida de mulheres sobreviventes do câncer de mama', é auxiliar no aperfeiçoamento, adaptação e estruturação de ferramentas destinadas à avaliação destes fatores em mulheres sobreviventes da doença. Uma destas ferramentas é um Questionário de Frequência Alimentar (QFA) para a avaliação do consumo de compostos fenólicos na alimentação de mulheres sobreviventes do câncer de mama de Florianópolis. A outra ferramenta é um instrumento denominado PrevCancer que mede a adesão às recomendações de prevenção do câncer da World Cancer Research Fund (WCRF) e do American Institute for Cancer Research (AICR) em mulheres sobreviventes de câncer de mama do estado de Santa Catarina. A pesquisa foi dividida em dois subprojetos. No subprojeto 1, relacionado ao QFA, pretendeu-se adaptar e aperfeiçoar esse instrumento. Assim, utilizaram-se as ferramentas de inteligência artificial Nano Banana 2 e ChatGPT para gerar as imagens dos alimentos e bebidas do questionário. Para a avaliação da adequação das adaptações, duas especialistas da área de Nutrição avaliaram cada questão do QFA por meio de duas afirmações, cada uma acompanhada de uma escala do tipo Likert de cinco pontos. Como resultado, 78,10% das questões receberam avaliação favorável quanto às imagens. Ademais, implementaram-se as questões na plataforma de inquéritos REDCap. Porém, como a versão final do QFA ainda não foi implementada, não foi possível realizar a atividade prevista de criação do manual do QFA. Além disso, optou-se por não implementar modalidades específicas para aplicativos Android e Apple, já que o REDCap funciona pelo navegador web. No subprojeto 2, relacionado ao instrumento PrevCancer, realizou-se a idealização da ampliação desta ferramenta para a população geral brasileira, para que seja possível medir a adesão desse público-alvo às recomendações de prevenção dos diferentes tipos de câncer. Realizou-se uma análise de diversos questionários internacionais de medição da adesão às recomendações do WCRF e do AICR, e foram realizadas reuniões e discussões com a orientadora e as colaboradoras do Grupo de Estudos em Nutrição e Estresse Oxidativo. Como resultado, teve-se a reformulação de determinadas questões e o desenvolvimento de protótipos para a alteração da identidade visual do instrumento. Com esses resultados, foi esclarecido o direcionamento do instrumento para sua ampliação e para suas posteriores etapas de desenvolvimento. Espera-se que os avanços relacionados a esses dois subprojetos contribuam para a prevenção do câncer no Sul do Brasil e no país. pt_BR
dc.format.extent Vídeo pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC pt_BR
dc.subject Câncer de mama pt_BR
dc.subject Questionário de frequência alimentar pt_BR
dc.subject Inteligência artificial pt_BR
dc.title Como a IA pode ajudar a estudar a prevenção do câncer de mama? pt_BR
dc.type video pt_BR


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