FÍSICA MÉDICA NO RASTREAMENTO PRECOCE DO CÂNCER DE PULMÃO

Autores/as

  • César Augusto Venâncio da Siva Autor

DOI:

https://doi.org/10.63330/armv2n5-042

Palabras clave:

Câncer de pulmão, Física Médica, Tomografia Computadorizada de Baixa Dose (TCBD), Inteligência Artificial, Radiômica, Rastreamento populacional, Medicina personalizada

Resumen

O câncer de pulmão permanece como a principal causa de mortalidade por neoplasias malignas em escala global, configurando-se como um desafio de saúde pública de elevada complexidade. A Física Médica desempenha papel central no rastreamento, especialmente por meio da tomografia computadorizada de baixa dose (TCBD), que demonstrou reduzir em 20% a mortalidade em populações de risco, segundo o National Lung Screening Trial (2011). Avanços em protocolos de redução de dose, reconstrução iterativa de imagens e inteligência artificial ampliaram a precisão diagnóstica e a segurança radiológica, permitindo identificar nódulos em estágios iniciais com maior acurácia. Apesar dos progressos, persistem desafios como falsos positivos, exposição cumulativa à radiação, custos elevados e dilemas éticos. As perspectivas futuras apontam para abordagens multimodais e personalizadas, integrando radiômica, biomarcadores moleculares e algoritmos de inteligência artificial, consolidando o rastreamento como ferramenta estratégica na redução da mortalidade por câncer de pulmão.

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Referencias

Ardila, D., Kiraly, A. P., Bharadwaj, S., Choi, B., Reicher, J. J., Peng, L., Tse, D., & Corrado, G. S. (2019). End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography. Nature Medicine, 25(6), 954–961.

Field, J. K., Duffy, S. W., Baldwin, D. R., Whynes, D. K., Devaraj, A., & UK Lung Cancer Screening Trial Team. (2018). UK Lung Cancer Screening Trial: a pilot randomised controlled trial of low-dose computed tomography screening for lung cancer. Health Technology Assessment, 22(69), 1–146.

Gillies, R. J., Kinahan, P. E., & Hricak, H. (2016). Radiomics: Images are more than pictures, they are data. Radiology, 278(2), 563–577.

Harris, R. P., Sheridan, S. L., Lewis, C. L., Barclay, C., Vu, M. B., & Kinsinger, L. S. (2019). The harms of screening: a proposed taxonomy and application to lung cancer screening. JAMA Internal Medicine, 179(3), 281–288.

McKee, B. J., Regis, S. M., McKee, A. B., Flacke, S., & Wald, C. (2022). Performance of low-dose CT lung cancer screening in the National Lung Screening Trial: Implications for practice. Radiology, 302(2), 298–306.

National Lung Screening Trial Research Team. (2011). Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening. New England Journal of Medicine, 365(5), 395–409.

Siegel, R. L., Miller, K. D., & Jemal, A. (2023). Cancer statistics, 2023. CA: A Cancer Journal for Clinicians, 73(1), 17–48.

Publicado

2026-05-22

Cómo citar

da Siva, C. A. V. (2026). FÍSICA MÉDICA NO RASTREAMENTO PRECOCE DO CÂNCER DE PULMÃO. Aurum Revista Multidisciplinar, 2(5), 1-11. https://doi.org/10.63330/armv2n5-042