INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM HEMATOLOGIA LABORATORIAL: IMPACTO NO DIAGNÓSTICO
Rattachement africain : br. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
A inteligência artificial (IA) tem promovido avanços significativos na hematologia laboratorial ao ampliar a capacidade de processamento e interpretação de dados clínicos, morfológicos, imunofenotípicos e moleculares. O presente estudo teve como objetivo revisar a literatura científica acerca das aplicações da IA na hematologia laboratorial, destacando seu impacto no diagnóstico, suas principais contribuições, limitações e perspectivas futuras. Realizou-se uma revisão integrativa da literatura por meio de busca estruturada na base de dados PubMed/MEDLINE, utilizando os descritores artificial intelligence AND hematology presentes no título das publicações. Foram incluídos artigos originais publicados em inglês, com texto completo disponível, nos últimos dez anos, sendo excluídos editoriais, comentários e estudos que não atenderam aos critérios de elegibilidade. A análise qualitativa dos estudos evidenciou que técnicas de machine learning, deep learning e modelos de linguagem de grande escala têm sido aplicadas com elevado desempenho na análise automatizada de hemogramas, reconhecimento morfológico de células sanguíneas, citometria de fluxo, interpretação de dados genômicos e apoio à decisão clínica. Ademais, plataformas baseadas em IA para testes point-of-care demonstraram elevada concordância com equipamentos laboratoriais convencionais, ampliando o acesso ao diagnóstico hematológico. Apesar dos avanços, persistem desafios relacionados à validação multicêntrica dos algoritmos, à qualidade e representatividade dos bancos de dados, à padronização dos sistemas e às questões éticas e regulatórias. Conclui-se que a IA representa uma ferramenta complementar ao especialista, com potencial para aumentar a precisão diagnóstica, otimizar fluxos laboratoriais e fortalecer a medicina de precisão, desde que sua implementação seja acompanhada de validação científica, transparência e supervisão profissional.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- <b>INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM HEMATOLOGIA LABORATORIAL: IMPACTO NO DIAGNÓSTICO</b> <b>ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN LABORATORY HEMATOLOGY: IMPACT ON DIAGNOSIS</b> <b>INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN HEMATOLOGÍA DE LABORATORIO: IMPACTO EN EL DIAGNÓSTICO</b>
- Date Crossref
- 03/09/2026
- Éditeur
- Editora RECIMA21 LTDA
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Universidade Federal do Piauí pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Fundação de Apoio à Universidade Federal de São Paulo pays non établi dans la noticeInstitution
-
Fundação Saúde pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Secretaria Municipal de Saúde pays non établi dans la noticeOrganisme public
-
Centro Universitário Una pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Centro Universitário Central Paulista pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
RENORBIO pays non établi dans la noticeInstitution
-
UNIFESP pays non établi dans la noticeInstitution
-
Fundação Municipal de Saúde. Teresina (PI) pays non établi dans la noticeInstitution
-
UFPI Hospital Universitário pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Laboratório Mendes Labclin pays non établi dans la noticeInstitution
-
UNICET Centro Universitário pays non établi dans la noticeInstitution
Universidade Federal do Piauí, Fundação de Apoio à Universidade Federal de São Paulo et Fundação Saúde, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.