ODS 3 - Saúde e Bem-Estar

DIAGNÓSTICO HEMATOLÓGICO INTELIGENTE

Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema automatizado para identificação e classificação de leucócitos em imagens de exames de sangue, utilizando Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Network – CNNs). A proposta visa aumentar a precisão e a agilidade na análise laboratorial, minimizando erros humanos e reduzindo custos operacionais. Foram utilizadas imagens do conjunto BCCD Dataset, contendo os principais tipos celulares: neutrófilos, linfócitos, monócitos e eosinófilos. As imagens foram processadas e utilizadas para treinar um modelo capaz de reconhecer padrões morfológicos distintos entre os leucócitos. O sistema apresentou acurácia superior a 95%, sendo integrado a uma interface interativa, desenvolvida com Streamlit, para facilitar o uso por profissionais da saúde. Os resultados demonstram o potencial da inteligência artificial como ferramenta de apoio ao diagnóstico hematológico, promovendo maior eficiência, padronização e qualidade nas análises clínicas.