Inteligência Artificial no Diagnóstico Médico: Avanços e Desafios na Implementação da IA para Diagnósticos Precisos e Rápidos

Inteligência Artificial no Diagnóstico Médico: Avanços e Desafios na Implementação da IA para Diagnósticos Precisos e Rápidos

• Autor
• Khaelson Andrey Barroso Moura
• Co-autores
• José Nazareno Cunha Negrão , Jorge Luis Moscoso Paraense , Hugo Coimbra de Oliveira , Stellanny Cilene Rodrigues Castro , Isadora Helena Freitas da Silva , Julle Kele Pereira Gonçalves , João Vitor dos Santos Benjamin
• Resumo

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  Introdução e Objetivo: A inteligência artificial (IA) tem emergido como uma ferramenta transformadora na medicina, aprimorando a capacidade de diagnóstico, prognóstico e tratamento em várias especialidades médicas. Este estudo busca explorar os avanços proporcionados pela IA no campo médico, focando em técnicas de machine learning (ML) e deep learning (DL), além de abordar os desafios bioéticos enfrentados na sua implementação. A análise é baseada em uma revisão de artigos recentes que destacam as aplicações e os benefícios da IA na medicina, evidenciando melhorias na precisão diagnóstica e na redução de riscos para os pacientes. Casuística e Método: A metodologia envolveu uma busca sistemática nas bases de dados Scielo e Google Scholar, utilizando termos como "Inteligência artificial" e "Saúde". Foram selecionados artigos publicados nos últimos anos que discutem o uso diagnóstico ou de suporte à decisão na medicina. Resultados: Os estudos revisados demonstram que a IA, especialmente por meio de técnicas de ML e DL, tem sido aplicada com sucesso em diversas áreas médicas, oferecendo resultados promissores. Na oncologia, o uso de DL em ferramentas como a CNN VGG-16 mostrou-se altamente eficaz na classificação de ameloblastomas com base em radiografias panorâmicas, fornecendo diagnósticos rápidos e precisos comparáveis aos de especialistas humanos. Na cardiologia, algoritmos como Basel-MPA demonstraram eficácia na discriminação entre pacientes com e sem doença arterial coronariana documentada por angiografia, melhorando a tomada de decisão clínica. Na dermatologia, algoritmos de DL apresentaram alta especificidade no diagnóstico de nevo dérmico e ceratose seborreica, destacando-se como métodos econômicos e eficientes a longo prazo. Na neurologia, a combinação de previsões feitas por humanos e algoritmos de ML melhorou a precisão na previsão do curso de doenças como a esclerose múltipla. Discussão: A aplicação da IA na medicina moderna tem mostrado um potencial significativo para melhorar a precisão dos diagnósticos e reduzir os riscos para os pacientes. No entanto, a implementação da IA em ambientes hospitalares não está isenta de desafios. Questões de autonomia, consentimento informado e privacidade dos pacientes são alguns dos principais dilemas bioéticos enfrentados. Além disso, a IA ainda enfrenta limitações na substituição da relação médico-paciente, que é essencial para um tratamento holístico. Conclusão: A IA está revolucionando a medicina ao fornecer diagnósticos mais precisos e rápidos, melhorando o prognóstico e o tratamento de várias condições médicas. No entanto, apesar dos avanços significativos, a implementação da IA deve ser gerida com cautela para superar os desafios bioéticos e garantir que a tecnologia complemente, e não substitua, a competência humana. A abordagem ética e a supervisão contínua são essenciais para maximizar os benefícios da IA na medicina, assegurando segurança e eficiência no atendimento ao paciente.

   

• Palavras-chave
• Inteligência Artificial, Medicina, Bioética, Oncologia, Cardiologia, Dermatologia, Neurologia, Algoritmos, Diagnóstico por Imagem, Tomada de Decisão Clínica, Esclerose Múltipla, Ameloblastoma, Doença da Artéria Coronariana, Direito à Privacidade
• Área Temática
• Inovações Tecnológicas em Saúde