O Papel da Inteligência Artificial como Ferramenta Diagnóstica na Medicina: Uma Revisão Sistemática

Autores

DOI:

https://doi.org/10.36557/2674-8169.2024v6n9p3308-3319

Palavras-chave:

Inteligência artificial, diagnóstico médico, aprendizado de máquina, imagens médicas, revisão sistemática.

Resumo

A inteligência artificial (IA) tem se consolidado como uma tecnologia inovadora com impacto crescente na medicina moderna, particularmente no diagnóstico. Este estudo realiza uma revisão sistemática da literatura sobre o uso da IA como ferramenta diagnóstica na medicina, abordando suas principais aplicações, benefícios, desafios e perspectivas futuras. Foram selecionados 38 estudos de uma busca inicial de 1.243 artigos, abrangendo desde 2014 até 2024. Os resultados mostram que a IA tem potencial significativo para melhorar a precisão e a eficiência dos diagnósticos médicos, especialmente em imagens médicas, como radiografias, tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas. Estudos revelam que algoritmos de IA podem superar ou igualar o desempenho de especialistas humanos em várias especialidades, proporcionando diagnósticos mais rápidos e precisos. No entanto, a adoção da IA enfrenta desafios, incluindo preocupações com a privacidade de dados, interoperabilidade dos sistemas e viés algorítmico. Além disso, são necessárias regulamentações claras e mudanças na prática clínica para garantir uma integração eficaz da IA. Este estudo conclui que, apesar dos desafios, a IA tem um potencial transformador na prática diagnóstica, mas requer uma abordagem cuidadosa para maximizar seus benefícios e minimizar riscos.

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Publicado

2024-09-20

Como Citar

Henrique de Oliveira Rodrigues , P., Paula Vieira Passos, A., Clara Vilela Viana, A., Carla de Almeida Miranda, G., Bianca Sacramento da Silva, N., Oliveira Santos Rios, N., … Paula Gonçalves Ramacciotti, A. (2024). O Papel da Inteligência Artificial como Ferramenta Diagnóstica na Medicina: Uma Revisão Sistemática. Brazilian Journal of Implantology and Health Sciences , 6(9), 3308–3319. https://doi.org/10.36557/2674-8169.2024v6n9p3308-3319