Estratégias de ensino em radiologia em época de Inteligência Artificial: editorial
DOI:
https://doi.org/10.34117/bjdv10n10-004Keywords:
inteligência artificial, radiologia, ensinoAbstract
Nos últimos anos, testemunhamos avanços impressionantes no campo da inteligência artificial (IA) e seu impacto nas mais diversas áreas, incluindo a medicina. Na radiologia, especificamente, a IA tem mostrado um potencial significativo para auxiliar na interpretação de imagens médicas, como tomografias e radiografias. Diante desse cenário de avanços tecnológicos, é fundamental refletir sobre as implicações da IA no ensino de radiologia e como isso afetará a formação dos profissionais de saúde.
References
DUONG, M. T.; RAUSCHECKER, A. M.; RUDIE, J. D. et al. Artificial intelligence for precision education in radiology. British Journal of Radiology, v. 92, n. 1103, p. 20190389, 2019.
ESSA, S. G.; CELIK, T.; HUMAN-HENDRICK, N. E. Personalized adaptive learning technologies based on machine learning techniques to identify learning styles: a systematic literature review. IEEE Access, v. 11, p. 48392–48409, 2023.
GARIN, S. P.; ZHANG, V.; JEUDY, J.; PAREKH, V. S.; YI, P. H. Systematic review of radiology residency artificial intelligence curricula: preparing future radiologists for the artificial intelligence era. Journal of the American College of Radiology, v. 20, n. 6, p. 561–569, 2023.
NAJJAR, R. Redefining radiology: a review of artificial intelligence integration in medical imaging. Diagnostics, v. 13, n. 17, p. 2760, 2023.
