Inteligência Artificial no diagnóstico do câncer: revisão integrativa da literatura e implicações para a prática em saúde

Abstract

Justificativa/Problema: Considerando que o câncer permanece entre as principais causas de morbimortalidade mundial, e o diagnóstico precoce está associado a melhores desfechos clínicos. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) tem se destacado como ferramenta auxiliar no diagnóstico oncológico. Objetivos: Objetiva-se analisar as evidências científicas sobre o uso da IA no diagnóstico do câncer, destacando benefícios, limitações e impactos na prática em saúde. Metodologia: Para tanto, procede-se à realizar uma revisão integrativa da literatura, conduzida conforme Whittemore e Knafl. A busca foi realizada nas bases PubMed, SciELO e BVS, utilizando descritores controlados combinados por operadores booleanos. Foram incluídos 13 artigos originais publicados entre 2019 e 2025, nos idiomas português e inglês. Resultados: Desse modo, observa-se que a IA pode aumentar a acurácia diagnóstica, reduzir resultados falso-positivos e auxiliar na padronização das análises clínicas. Em alguns cenários, observou-se redução de aproximadamente 50% na perda de adenomas durante colonoscopias e diminuição significativa da carga de trabalho em sistemas de rastreamento mamográfico. Além disso, a tecnologia apresentou potencial para otimizar fluxos assistenciais e favorecer a identificação precoce de lesões suspeitas. Conclusão: Permite-se concluir que a IA apresenta potencial relevante como ferramenta complementar no diagnóstico oncológico, contribuindo para maior precisão diagnóstica e eficiência dos serviços de saúde. Entretanto, sua incorporação à prática clínica deve ocorrer de forma criteriosa, considerando limitações técnicas, aspectos éticos e necessidade de validação contínua.