INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E OS AVANÇOS NO DIAGNÓSTICO POR IMAGEM NA RADIOLOGIA

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47820/recima21.v2i7.523

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Radiologia, Diagnóstico por Imagem.

Resumo

Introdução: A inteligência artificial (IA) vem sendo emergindo como um complemento ao crescente papel da radiologia na medicina diagnóstica e intervencionista, reduzindo pontos de estresse para os profissionais da radiologia. Objetivo: Identificar na literatura disponível, os principais avanços que a inteligência artificial vem proporcionando no diagnóstico por imagem na radiologia. Metodologia: Trata-se de uma revisão sistemática, cuja As buscas foram realizadas nas bibliotecas virtuais: MEDLINE via Pubmed e Web of Science e nas bases de dados LILACS e CINAHL. Foram também realizadas buscas de referências cruzadas. Para busca, adotaram-se descritores controlados e os operadores booleanos AND, para ocorrência simultânea de assuntos, e OR, para ocorrência de um ou outro assunto. Os descritores utilizados: “Inteligência Artificial”, “Radiologia” e “Diagnóstico por Imagem”. Para melhor organização da coleta da amostra, optou-se pelo uso da busca avançada. Os descritores foram combinados entre si com o conector booleano OR e AND, dentro de cada conjunto de termos da estratégia PICo, e, em seguida, cruzados com o conector booleano. Resultados: Destaca-se que a IA permite a possibilidade de combinar várias fontes de informações, além da imagem, para obter um diagnóstico mais preciso, ajudando a aumentar a produtividade e melhor gestão na dinâmica do setor e diagnostico preciso. Considerações finais: Conclui-se, que o conhecimento e as práticas adquiridas por profissionais das técnicas radiológicas na realização de exames e procedimentos minimamente invasivos, são fator básico é necessário para o setor de radiologia onde a IA irá se tornar uma grande aliada dos profissionais da saúde

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Biografia do Autor

Bruno Abilio da Silva Machado

Graduado em Radiologia pelo Centro Universitário Mauricio de Nassau Teresina- UNINASSAU, Pós-graduado
em Docência no Ensino Superior pela Faculdade Elesbão Veloso- FAEVE e MBA em Liderança, Inovação e Gestão
pela Faculdade Venda Nova do Imigrante-FAVENI. Fundador e Presidente na gestão 2019/2020 da Liga
Acadêmica de Radiologia e Diagnóstico por Imagem- LARDI PI na Uninassau Teresina. Registrado na ORCID sob
o nº 0000.0003.1759.0206. Professor Orientador na Gestão 2021-2022 da Liga Acadêmica de Radiologia e
Diagnóstico por Imagem- LARDI PI. Tem experiência acadêmica em áreas como: microbiologia, radioproteção,
radiologia odontológica e metodologia científica. Atualmente desenvolve pesquisas relacionadas aos mesmos
eixos temáticos com ênfase em oncologia e diagnóstico por imagem. Membro do Núcleo de Estudo e Pesquisa
em Ciências Biológicas-NEPEA. Professor de cursos técnicos na área da saúde.

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Publicado

31/07/2021

Como Citar

Machado, B. A. da S. ., Cunha , I. da S. ., Falcão , C. P. M. ., Batista , P. R. S. ., Gomes , D. da S. ., Moura , M. A. de S. ., & Freitas , F. V. da S. . (2021). INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E OS AVANÇOS NO DIAGNÓSTICO POR IMAGEM NA RADIOLOGIA. RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218, 2(7), e27523. https://doi.org/10.47820/recima21.v2i7.523