INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA: APLICAÇÕES, DESAFIOS E PERSPECTIVAS PARA DIFERENTES ESPECIALIDADES
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/th102502131140
Luiza Manzoli Almeida Cardoso
Ana Beatriz Coelho Console
Júlia Lodi Costa
Yvie Takayama
Laura Alves Dualibe
Yasmin Boaventura de Pádua Resende
Marina Muller de Gabriel
Yasmin Miura Okida Nogueira Moreira
Bruno Henrique Acosta Hauresco Marins Del Trejo
Felipe de Carvalho Poli
Resumo
O presente estudo tem como objetivo avaliar o impacto da inteligência artificial (IA) na medicina, analisando suas aplicações, desafios e perspectivas em diferentes especialidades médicas. Para isso, foram revisados estudos clínicos disponíveis nas bases de dados PubMed e SciELO, bem como livros especializados. A IA tem sido amplamente implementada na medicina, trazendo avanços significativos em diagnóstico, tratamento e gestão de pacientes. A revisão sistemática foi realizada utilizando critérios de inclusão de artigos e livros publicados nos últimos dez anos, com ênfase nos impactos da IA nas diferentes especialidades. Através da análise de diversos estudos, foi possível observar que a IA melhora a precisão diagnóstica, otimiza processos clínicos e contribui para a medicina personalizada. Além disso, a IA tem demonstrado grande potencial na telemedicina, contribuindo para o atendimento remoto e ampliando o acesso aos serviços de saúde. Conclui-se que a integração da IA na prática médica é uma intervenção eficaz, trazendo resultados positivos para a eficiência dos serviços de saúde, podendo ser amplamente recomendada como parte da estratégia clínica nas diversas especialidades médicas.
Palavras-chave: Inteligência Artificial. Medicina. Diagnóstico. Tratamento. Especialidades Médicas.
1 INTRODUÇÃO
A inteligência artificial (IA) tem revolucionado a prática médica, oferecendo novas possibilidades para diagnósticos mais precisos, tratamentos personalizados e otimização de recursos hospitalares.
Em especialidades como radiologia, cardiologia e oncologia, a IA tem sido uma ferramenta essencial para transformar a forma como os profissionais abordam o diagnóstico e o tratamento, desde a interpretação de exames de imagem até a personalização do cuidado para pacientes com câncer. Além disso, sua aplicação na área de saúde digital tem possibilitado a criação de sistemas de apoio à decisão clínica, que auxiliam médicos no diagnóstico e tratamento de pacientes.
A justificativa para este estudo reside na necessidade de compreender melhor os impactos e desafios da IA na medicina, contribuindo para o desenvolvimento de estratégias mais eficazes para sua implementação em diferentes contextos clínicos. O objetivo desta pesquisa é realizar uma revisão sistemática de estudos clínicos e livros especializados que abordam a utilização da IA nas diversas especialidades médicas.
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA OU REVISÃO DA LITERATURA
A IA na medicina é definida como a aplicação de algoritmos avançados e aprendizado de máquina para analisar dados médicos e apoiar a tomada de decisões clínicas.
Estudos têm demonstrado que a IA pode ser utilizada para identificar padrões em imagens médicas, prever doenças e sugerir protocolos de tratamento individualizados. Na oncologia, algoritmos de IA são utilizados para analisar grandes volumes de dados de imagens médicas, como mamografias e tomografias, com o objetivo de detectar tumores em estágios iniciais. Na cardiologia, a IA tem sido empregada para prever eventos cardiovasculares, como infartos e arritmias, através da análise de dados de ECG e outros exames.
A literatura revisada indica que a IA apresenta um alto potencial para reduzir erros médicos e melhorar a eficiência dos serviços de saúde. Além disso, a IA tem sido utilizada para análise de dados genômicos, permitindo uma abordagem mais precisa para a medicina personalizada. No entanto, desafios como a privacidade de dados, integração com sistemas de saúde existentes e resistência dos profissionais ainda precisam ser superados para uma adoção mais ampla.
3 METODOLOGIA
Este estudo foi conduzido por meio de uma revisão sistemática da literatura, com a finalidade de avaliar os impactos da IA na medicina.
A pesquisa foi realizada nas bases de dados PubMed e SciELO, utilizando os seguintes critérios de inclusão: estudos publicados entre 2010 e 2024, livros especializados sobre o tema e pesquisas que abordaram a aplicação da IA em diferentes especialidades médicas. Os artigos e livros selecionados foram avaliados quanto à metodologia, tipo de IA aplicada, especialidade médica abordada e os efeitos observados.
A análise dos dados seguiu os padrões metodológicos para revisão sistemática, incluindo a avaliação de qualidade dos estudos e a análise dos resultados obtidos. Além disso, foram considerados estudos sobre o impacto econômico da IA na saúde e sua aceitação por profissionais e pacientes.
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES OU ANÁLISE DOS DADOS
A análise dos estudos revisados revelou que a IA tem impacto positivo em diversas especialidades médicas.
Na radiologia, algoritmos de aprendizado de máquina demonstraram alta precisão na identificação de padrões em exames de imagem, com a capacidade de detectar fraturas ósseas com uma taxa de acurácia superior à dos radiologistas experientes. Na cardiologia, sistemas de IA foram capazes de prever eventos cardiovasculares com alta acurácia, como infartos e arritmias, através da análise de dados de ECG e exames cardíacos. Na oncologia, a IA tem auxiliado na personalização do tratamento de pacientes, melhorando o prognóstico e aumentando as taxas de sobrevivência, ao identificar características genéticas e moleculares específicas.
Além disso, na área da endoscopia, a IA tem demonstrado ser uma ferramenta valiosa para a detecção de lesões precoces, auxiliando endoscopistas na identificação de pólipos e na caracterização de lesões em exames como a colonoscopia, onde a detecção precoce pode reduzir significativamente a incidência de câncer colorretal. No entanto, desafios como a interpretação dos resultados pelos profissionais de saúde e a integração eficaz com sistemas hospitalares ainda precisam ser abordados para uma implementação mais eficaz.
5 CONCLUSÃO/CONSIDERAÇÕES FINAIS
Com base nos resultados dos estudos revisados, conclui-se que a inteligência artificial tem o potencial de transformar a prática médica, trazendo melhorias significativas na precisão diagnóstica e na eficiência dos tratamentos.
A IA pode ser uma ferramenta valiosa para diversas especialidades, contribuindo para a medicina personalizada e para a gestão eficaz dos recursos de saúde. No entanto, ainda existem desafios a serem superados, como a resistência dos profissionais, questões relacionadas à privacidade de dados e a integração eficaz com os sistemas hospitalares. Recomenda-se a continuidade de estudos para abordar esses desafios e desenvolver estratégias de implementação mais eficazes, além de programas de capacitação para os profissionais de saúde, para que possam aproveitar ao máximo os benefícios da IA.
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