Introdução. A Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (ML) são tecnologias que combinam dados, algoritmos e poder computacional para auxiliar na tomada de decisões, imitando a análise multiparamétrica de problemas cognitivos complexos. Elas processam grandes volumes de dados do paciente, como histórico médico, imagens, informações genéticas, identificando padrões e prevendo riscos, o que possibilita diagnósticos precoces e tratamentos personalizados. Outrossim, as doenças vasculares representam um grande desafio à saúde, com condições como aterosclerose, aneurismas e distúrbios isquêmicos figurando entre as principais causas de mortalidade, assim, torna-se essencial avaliar o papel dessas tecnologias nas patologias vasculares. Metodologia: Trata-se de pesquisa bibliográfica, descritiva e qualitativa, realizada nas bases de dados PubMed e Scielo utilizando os descritores “Artificial intelligence” e “Vascular diseases”. O critério de inclusão foram artigos publicados nos últimos 5 anos, sem restrição de idioma e com texto completo disponível gratuitamente. Foram excluídos artigos que não alcançaram o objetivo proposto. Resultados e discussão: O uso de IA e ML tem se mostrado promissor no diagnóstico e monitoramento de condições vasculares. No aneurisma abdominal da aorta, tecnologias como a U-Net demonstraram precisão no monitoramento do crescimento, com erro de até 2 mm em 85% dos pacientes após 12 meses. Na Doença Arterial Periférica, algoritmos de ML superaram o índice tornozelo-braquial no diagnóstico, identificando casos subdiagnosticados e prevendo complicações graves, como eventos cardiovasculares e amputações. Na estenose de carótida, um algoritmo de Processamento de Linguagem Natural (PNL) apresentou alto valor preditivo positivo, com 99% para ultrassonografia e 96,5% para angiografia, ajudando a otimizar a triagem e o encaminhamento para especialistas vasculares. Conclusão: Portanto, a Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina têm mostrado grande potencial no diagnóstico e tratamento das doenças vasculares, melhorando a precisão na previsão de diversas condições. Essas tecnologias oferecem avanços significativos na detecção precoce e na personalização dos tratamentos, contribuindo para uma abordagem mais eficiente e precisa no cuidado vascular. Palavras chave: Inteligência artificial, aprendizado de máquina, doenças vasculares.
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