INTRODUÇÃO:
A inteligência artificial (IA) é capaz de proporcionar melhorias para o diagnóstico mais rápido e tomada de decisões e possibilita certo grau de autonomia por ser apta a alterar o seu comportamento tendo como princípio sua própria vivência, o chamado aprendizado de máquina.
OBJETIVO:
Esta revisão sistemática teve como objetivo identificar os avanços no setor de radiologia associado a inteligência artificial e Machine Learning.
MÉTODO:
O presente trabalho trata-se de uma revisão sistemática realizada nas bases de dados: Embase, Scopus, Science Direct, PMC e Web of Science. A busca foi realizada em Abril de 2021 para identificar artigos de pesquisa com acesso aberto a partir de 2016 em diante que abordassem o aprendizado de máquina, inteligência artificial e inovação no setor radiológico. O processo resultou em 389 artigos, dos quais apenas quatro foram elegidos. A ferramenta State of the Art through Systematic Review (StArt) foi utilizada de modo a favorecer o desenvolvimento da pesquisa. Dois revisores fizeram a leitura de resumos e textos completos de forma independente visando manter a objetividade da busca.
RESULTADOS:
O desenvolvimento de plataformas que hospedam dados de grande variedade de informações e imagens radiológicas possibilitam maior dinamismo em relação ao transporte, processamento, armazenamento e comunicação entre os profissionais da área da saúde. Os dados fazem com que os computadores sejam capazes de analisar as informações das imagens radiológicas, podem auxiliar em treinamentos para melhora de decisões clínicas e contribuir para interpretação de exames radiográficos mais complexos. Muitos profissionais concordam que a IA, além de aumentar a velocidade do sistema de saúde é capaz de fornecer bastantes dados de alta qualidade, apesar de que existem aqueles que não concordam que a IA possa realizar diagnósticos melhores que humanos.
CONCLUSÃO:
A IA apresenta mecanismos que podem contribuir na rapidez da análise de dados o que possibilita maior comunicação entre profissionais da saúde e interpretação de exames, além de haver a possibilidade de realizar treinamentos que melhorem as tomadas de decisões clínicas.
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