INTRODUÇÃO: A incidência mundial de carcinoma espinocelular de orofaringe associado ao HPV (OPSCC HPV+) tem aumentado nos últimos anos. Paralelo ao aumento, OPSCC HPV+ apresenta melhores resultados de sobrevida em comparação ao OPSCC HPV-, contudo, pouco se sabe sobre os desfechos patológicos e de tratamento desses tumores. Nesse contexto, o uso do Machine Learning (ML) emerge como uma ferramenta promissora, para explorar recursos clinicamente relevantes na rotina de patologia diagnóstica dessa doença, que carece de acessos anatômicos e de biomarcadores eficientes. OBJETIVO: avaliar o potencial do ML no diagnóstico e prognóstico de OPSCCs HPV+.