A importância da inteligência artificial na radiologia: uma revisão sistemática da literatura / Importance of artificial intelligence in radiology: a systematic literature review

Authors

  • Wilson Seraine Silva Filho
  • Ronielson Manoel Sousa de Oliveira

DOI:

https://doi.org/10.34119/bjhrv5n4-056

Keywords:

inteligência artificial, diagnóstico por imagem, radiologia.

Abstract

A inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se propõe a desenvolver sistemas que simulem a capacidade humana na percepção de um problema, identificando seus componentes e, com isso, resolvê-los, afim de propor/tomar decisões. Neste aspecto é importante verificar os sistemas computadorizados de apoio à decisão clínica que tem indicado um alto grau de acurácia em suas propostas na Radiologia. Objetivo: Descrever a importância da inteligência artificial na radiologia, por meio de uma revisão sistemática da literatura. Metodologia: O levantamento de dados foi realizado através das principais bases de dados: SciELO (Scientific Eletronic Library Online), Medline, PubMed e PubMed Central, Biblioteca Virtual de Saúde-BVS, utilizando como descritores: inteligência artificial, diagnóstico por imagem e Radiologia. O período da pesquisa foi de dezembro de 2020 a julho de 2021. Como critérios de inclusão foram selecionados artigos originais, escritos em português e inglês, publicados no período de 2018 à 2021. Resultados: É necessário que o profissional se adapte ao mundo inovador da IA para que possa acompanhar a velocidade de informações processadas e expostas a serem interpretadas, afim de que haja preparo e eficácia no diagnóstico do paciente. Conclusão: Diante da pesquisa, conclui-se que tendo em vista a importância da inteligência artificial no diagnóstico por imagem, esta faz um exímio trabalho no que tange a fornecer menores riscos para o paciente que necessita de exames mais precisos, além de não substituir o trabalho do radiologista ou médico, apenas tem de possuir um desempenho próximo do especialista.

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Published

2022-07-13

Issue

Section

Original Papers