INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA SAÚDE: OTIMIZANDO A ANÁLISE DE IMAGENS MÉDICAS PARA DIAGNÓSTICOS MAIS PRECISOS E HUMANIZADOS - dos Santos , Wilker; Conte, Thiago; de Sá Santos, Armando; Carr, Renato; da Costa, Anderson; Santos , Estevão; Quinto, Wanderson; Mendes, Gleisson (ARACÊ, 2024)
Este estudo investiga o uso de inteligência artificial (IA), com foco em redes neurais convolucionais, para melhorar a precisão diagnóstica em doenças como o câncer, através da análise de imagens clínicas. A pesquisa utilizou redes neurais convolucionais treinadas em dados de imagens médicas, avaliando métricas como acurácia, sensibilidade e especificidade. Foram desenvolvidos modelos de aprendizado de máquina especializados em análise de imagens médicas, visando ao diagnóstico preciso de doenças como o câncer. A plataforma escolhida para a prototipagem foi a Orange, que permite construir aplicações de aprendizado de máquina sem codificação manual. Este processo inclui tarefas como coleta de dados, limpeza e redução de tamanho. Os modelos alcançaram uma acurácia de xxx% na detecção de padrões associados ao câncer em imagens de raios X. Além dos avanços tecnológicos, o estudo discute a responsabilidade dos profissionais no manejo de decisões assistidas por IA, além da necessidade de validação ética na coleta de dados sensíveis. A colaboração entre a inteligência artificial e os profissionais de saúde é vista como fundamental para melhorar o controle de doenças e manter o raciocínio clínico como uma parte importante da área médica. Em suma, Os resultados mostram o potencial da IA em transformar o diagnóstico médico, tornando-os mais rápidos e precisos, mas a implementação deve ser cuidadosa para ser segura e eficaz na prática clínica.