INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA IDENTIFICAÇÃO DE ESTRUTURAS ANATÔMICAS E NO APOIO AO DIAGNÓSTICO EM EXAMES DE IMAGEM DE ADULTOS
Palavras-chave:
anatomia, inteligência artificial, exames de imagem, diagnósticosResumo
Introdução: A inteligência artificial (IA) aplicada à interpretação de exames de imagem tem como finalidade aprimorar a visualização de estruturas anatômicas, aumentar a precisão diagnóstica e reduzir erros humanos. Embora apresente benefícios relevantes, ainda enfrenta desafios relacionados à privacidade de dados, vieses algorítmicos e ausência de diretrizes consolidadas. Objetivo: Avaliar a acurácia da IA na visualização de estruturas anatômicas e no fornecimento de diagnósticos em exames de imagem. Método: Revisão integrativa realizada nas bases PubMed, ScienceDirect e LILACS, incluindo artigos publicados nos últimos cinco anos, em inglês ou português, com texto completo e foco na aplicação da IA em exames de imagem de adultos. Foram utilizados os descritores: Adult, Adulto, Image Interpretation (Computer-Assisted), Inteligência Artificial Generativa, Sistemas Inteligentes, Inteligência Artificial, Diagnostic Imaging e Diagnóstico por Imagem. Após triagem de 1.299 publicações, 11 estudos atenderam aos critérios de inclusão. Resultados: A IA mostrou potencial em múltiplos contextos clínicos — da reconstrução de imagens à triagem e monitoramento de doenças —, promovendo maior precisão, eficiência e segurança, sobretudo em cenários com escassez de recursos e profissionais.. Conclusão: A IA mostrou-se promissora para aprimorar diagnósticos, otimizar fluxos e ampliar acesso a exames. Entretanto, sua implementação efetiva depende de infraestrutura adequada, capacitação profissional, padronização de protocolos e regulamentação ética.
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