A aplicação de inteligência artificial no diagnóstico das principais infecções sexualmente transmissíveis

A aplicação de inteligência artificial no diagnóstico das principais infecções sexualmente transmissíveis

• Autor
• Giselly Santos Silva
• Co-autores
• Leonardo de Medeiros Pereira , Ivan Cavalcanti Lino , Jonas Maicon Souza Varão , Taides Tavares dos Santos
• Resumo

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  INTRODUÇÃO: A aplicação da Inteligência Artificial (IA) no diagnóstico de Infecções Sexualmente Transmissíveis (IST’s), como Síndrome da Imunodeficiência Adquirida (AIDS), Sífilis e Hepatites, está promovendo uma transformação na abordagem médica contemporânea.  Todavia, surgem desafios relacionados à ética e à integração eficaz na prática clínica que precisam ser cuidadosamente abordados para garantir resultados precisos e assegurar o acesso equitativo aos cuidados de saúde. OBJETIVO: Avaliar o impacto da IA no diagnóstico de ISTs, investigando sua eficácia e precisão. MATERIAIS E MÉTODOS: Trata-se de pesquisa qualitativa. A busca de dados ocorreu inicialmente no Painel de Indicadores Epidemiológicos divulgado pelo Ministério da Saúde para definição das infecções abordadas (AIDS, Sífilis e Hepatites). Em seguida, por meio do PUBMED, com os descritores “Artificial Intelligence”, “Diagnosis”, “AIDS”, “Syphilis” e “Hepatitis”, foram encontrados 516 artigos, e, após o crivo dos critérios de inclusão (idioma, tempo de publicação e relação com o tema) e exclusão (produções duplicadas ou incompletas), houve seleção de quatro estudos para a construção da revisão. RESULTADOS: No cenário dinâmico da saúde sexual, a IA surge como uma ferramenta inovadora, sobretudo para combate às ISTs mais prevalentes no Brasil: AIDS, sífilis e hepatites. Isso porque ela é capaz de analisar grandes volumes de dados com rapidez e eficiência, utilizando algoritmos que podem identificar padrões sutis em imagens, exames laboratoriais e histórico médico, possibilitando diagnósticos precisos de ISTs, permitindo, portanto um tratamento mais eficaz e reduzindo o risco de complicações e transmissão. Contudo, existem desafios para garantir a implementação ética e eficiente da IA no diagnóstico de ISTs. Para isso, a precisão dos sistemas de IA em cenários clínicos reais e a confidencialidade dos dados precisam ser validadas. Ademais, a ferramenta deve ser acessível e inclusiva, atendendo às necessidades de diversas populações, inclusive às comunidades com acesso tecnológico limitado. CONCLUSÃO: O uso promissor da IA na medicina, sobretudo no diagnóstico de IST´´s, oferece suporte à equipe médica para diagnósticos rápidos e precisos. Embora haja resistência, sua utilização racional tem mostrado eficácia. A combinação de profissionais capacitados com o uso consciente dessas ferramentas resulta em maior sucesso, especialmente na infectologia, ao proporcionar diagnósticos precisos, tratamentos adequados e maior qualidade de vida aos pacientes.

  Palavras-chave: Inteligência artificial, diagnóstico e ISTs.

  REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:

  Albuquerque, Gabriela, et al. “Computational Methods Applied to Syphilis: Where Are We, and Where Are We Going?” Frontiers in Public Health, vol. 11, 2023, p. 1201725. PubMed, https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1201725.

  BRASIL. Ministério da Saúde. Painel de Indicadores Epidemiológicos. Brasília: Ministério da Saúde, 2024. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/assuntos/saude-de-a-a-z/i/ist/painel-de-indicadores-epidemiologicos. Acesso em: 07 mai. 2024.

  Kulkarni, Prathit A., e Hardeep Singh. “Artificial Intelligence in Clinical Diagnosis: Opportunities, Challenges, and Hype”. JAMA, vol. 330, no 4, julho de 2023, p. 317–18. PubMed, https://doi.org/10.1001/jama.2023.11440.

  Mehta, Nikhil, et al. “The Role and Impact of Artificial Intelligence in Addressing Sexually Transmitted Infections, Nonvenereal Genital Diseases, Sexual Health, and Wellness”. Indian Dermatology Online Journal, vol. 14, no 6, 2023, p. 793–98. PubMed, https://doi.org/10.4103/idoj.idoj_426_23.

  Pham, Thi-Thu-Hien, et al. “Combined Mueller Matrix Imaging and Artificial Intelligence Classification Framework for Hepatitis B Detection”. Journal of Biomedical Optics, vol. 27, no 7, julho de 2022, p. 075002. PubMed, https://doi.org/10.1117/1.JBO.27.7.075002.

• Palavras-chave
• Inteligência artificial, diagnóstico e ISTs.
• Área Temática
• Medicina do Futuro e Inovações Médicas

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