Aplicação de Inteligência Artificial em diagnóstico médico

Authors

  • Pietra Granzotto Costa
  • Alicia Dias Batista Sinis
  • Analice Veloso Dias
  • Caroline Aparecida Giaretta França
  • Eduarda Nery de Faria Outubo
  • Fernanda Alkmim Rezende Teixeira
  • Isabela Clara Keller Richter
  • Laura Rodrigues Fonseca Nascimento
  • Ana Clara Carreiro Lara Gomes

DOI:

https://doi.org/10.34119/bjhrv7n3-063

Keywords:

Inteligência Artificial, transformação da prática médica, diagnóstico preciso

Abstract

A Medicina está experimentando constantes evoluções, impulsionadas pelos avanços tecnológicos, especialmente no diagnóstico e no tratamento. A tecnologia, incluindo a Inteligência Artificial (IA), as teleconsultas e os dispositivos médicos, está transformando a entrega de cuidados de saúde, proporcionando maior acurácia e eficiência no diagnóstico e no tratamento. A IA, em particular, processa grandes volumes de dados através de algoritmos, melhorando continuamente sua precisão. Essas ferramentas já estão sendo amplamente utilizadas em sistemas de apoio à decisão clínica, beneficiando pacientes em áreas com recursos limitados. A capacidade da IA de habilitar indivíduos a gerenciar seus próprios cuidados e preencher lacunas no acesso aos serviços de saúde é cada vez mais reconhecida. Revisão integrativa da literatura que investiga a aplicação da inteligência artificial no diagnóstico médico. A pesquisa foi conduzida através de acesso online em diversas bases de dados, como BVS, PubMed MEDLINE, Scielo, CDSR e Google Scholar, utilizando palavras-chave específicas relacionadas à inteligência artificial e medicina. Foram estabelecidos critérios de inclusão e exclusão para selecionar os estudos relevantes, incluindo trabalhos disponíveis gratuitamente em português, inglês ou espanhol, publicados nos últimos sete anos e relacionados ao tema proposto. Os resultados foram analisados e apresentados de acordo com os objetivos do estudo. Estudos demonstram que a IA é capaz de proporcionar diagnósticos mais precisos em diversas áreas, como o desenvolvimento de sistemas de aprendizado automático para classificar indivíduos com doença de Alzheimer. Além disso, o aprendizado profundo tem mostrado potencial na identificação precoce de câncer, melhorando significativamente as chances de tratamento bem-sucedido. Apesar desses avanços, desafios como a generalização de diagnósticos e preocupações com privacidade e segurança dos dados permanecem, destacando a importância de uma abordagem colaborativa entre a IA e os profissionais de saúde. A aplicação da Inteligência Artificial no diagnóstico médico tem trazido amplos benefícios, com ferramentas como sistemas de aprendizado automático e aprendizado profundo, revolucionando a identificação de doenças como Alzheimer, câncer e retinopatia diabética. Essas ferramentas demonstram precisão excepcional e sensibilidade, facilitando o diagnóstico precoce e contribuindo para a melhoria da qualidade de vida dos pacientes. No entanto, é crucial que sejam utilizadas em conjunto com profissionais capacitados, enfrentando desafios como a generalização de diagnósticos e questões de privacidade de dados. A IA tem um papel promissor e importante no avanço do diagnóstico médico, proporcionando uma abordagem revolucionária para a saúde pública.

References

Soares RA, Pereira IS, Frazão MP, Duque M de GC, Dos Santos JVF, Duque R de GC, et al. O uso da inteligência artificial na medicina: aplicações e benefícios. Res Soc Dev [Internet]. 2023 Mar 26 [cited 2024 Apr 15];12(4):1-7. Available from: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/40856/33384

Lobo LC. Inteligência Artificial e Medicina. Rev bras educ med [Internet]. 2017 Apr- Jun [cited 2024 Apr 15];41(2):185–93. Available from: https://doi.org/10.1590/1981-52712015v41n2esp

Folego G, Weiler M, Casseb RF, Pires R, Rocha A. Alzheimer's Disease Detection Through Whole-Brain 3D-CNN MRI. Front Bioeng Biotechnol. 2020 Oct 30 [cited 2024 Apr 15]; 8:534592. Available from: https://doi.org/10.3389/fbioe.2020.534592

Chen ZH, Lin L, Wu CF, Li CF, Xu RH, Sun Y. Artificial intelligence for assisting cancer diagnosis and treatment in the era of precision medicine. Cancer Commun (Lond). 2021 Nov [cited 2024 Apr 15];41(11):1100-15. Available from: https://doi.org/10.1002/cac2.12215

Ministério da Saúde (BR), Instituto Nacional do Câncer José Alencar Gomes da Silva (INCA). Detecção Precoce do Câncer. Brasília: Ministério da Saúde; 2002. Available from: https://www.inca.gov.br/sites/ufu.sti.inca.local/files/media/document/deteccao-precoce-do-cancer.pdf

Peris-Martínez C, Shaha A, Clarida W, Amelon R, Hernáez-Ortega MC, Navea A, et al. Use in clinical practice of an automated screening method of diabetic retinopathy that can be derived using a diagnostic artificial intelligence system. Arch Soc Esp Oftalmol (Engl Ed). 2021 Mar;96(3):117–26. Available from: https://doi.org/10.1016/j.oftal.2020.08.007

Corrêa M da C, Oliveira A de J, Tavares B da S, Oliveira CRV, Santos MTC dos, Sarmento PVDH, et al. Padrão dos métodos diagnósticos oftalmológicos usados para o diagnóstico precoce de retinopatia diabética: uma revisão de literatura. REAMed [Internet]. 2022 April 8 [cited 2024 Apr 15]; 5:e9925. Available from: https://acervomais.com.br/index.php/medico/article/view/9925

Published

05/13/2024

How to Cite

COSTA, P. G.; SINIS, A. D. B.; DIAS, A. V.; FRANÇA, C. A. G.; OUTUBO, E. N. de F.; TEIXEIRA, F. A. R.; RICHTER, I. C. K.; NASCIMENTO, L. R. F.; GOMES, A. C. C. L. Aplicação de Inteligência Artificial em diagnóstico médico . Brazilian Journal of Health Review, [S. l.], v. 7, n. 3, p. e69616, 2024. DOI: 10.34119/bjhrv7n3-063. Disponível em: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BJHR/article/view/69616. Acesso em: 20 oct. 2026.

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