APLICAÇÕES DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO EM SAÚDE: AVANÇOS TECNOLÓGICOS, DESAFIOS E PERSPECTIVAS FUTURAS
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A inteligência artificial (IA) transformou o diagnóstico em saúde ao possibilitar análises de imagens médicas, dados clínicos e registros eletrônicos com acurácia comparada ou superior à de especialistas humanos. O presente estudo objetivou realizar uma revisão integrativa sobre as aplicações da IA no diagnóstico clínico, destacando avanços tecnológicos, desafios de implementação e perspectivas futuras. A busca foi conduzida na base PubMed, utilizando descritores MeSH combinados (Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Diagnosis, Diagnostic Imaging, Clinical Decision-Making), com filtros de texto completo, revisões e revisões sistemáticas, abrangendo o período de 2016 a 2026. Após triagem, 30 artigos foram incluídos. Os resultados evidenciam o domínio do deep learning no diagnóstico por imagem, com destaques para oncologia, cardiologia, neurologia e oftalmologia. Radiomics e modelos multimodais emergem como abordagens promissoras. Entre os desafios identificados estão viés algorítmico, escassez de dados anotados, opacidade de modelos e barreiras regulárias. Conclui-se que a IA apresenta alto potencial diagnóstico, mas requer validação clínica rigorosa, equidade e integração ética para incorporação segura na prática médica.