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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/48065| ORCID: |  http://orcid.org/0009-0005-3104-2558 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Residência |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Aplicações e impactos da implementação de tecnologias de inteligência artificial na interpretação de exames de imagem: Revisão de Literatura |
| Título(s) alternativo(s): | Applications and impacts of the implementation of artificial intelligence technologies in the interpretation of medical imaging exams: Literature Review |
| Autor(es): | Bomtempo, Laura Martins |
| Primeiro orientador: | Luppi, Andrea de Martino |
| Primeiro membro da banca: | Macedo, Túlio Augusto Alves |
| Segundo membro da banca: | Amorim, Sergio Borges de |
| Resumo: | A inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel crescente e transformador na radiologia, impactando diretamente a interpretação de exames de imagem por meio de algoritmos capazes de identificar padrões complexos, otimizar fluxos de trabalho e aumentar a precisão diagnóstica. Este estudo realizou uma revisão integrativa da literatura publicada entre 2020 e 2025, com o objetivo de analisar as principais aplicações, resultados e limitações das tecnologias de IA em modalidades como ressonância magnética, tomografia computadorizada, ultrassonografia e mamografia. Os achados revelam que modelos de machine learning e deep learning têm alcançado desempenho frequentemente comparável ou superior ao de especialistas humanos, sobretudo em áreas como neurorradiologia, detecção de câncer de mama, avaliação cardíaca e identificação de nódulos pulmonares. Além disso, observou-se redução significativa no tempo de interpretação, aumento da padronização dos laudos e potencial expansão do acesso ao diagnóstico em contextos com escassez de profissionais. No entanto, persistem desafios importantes, incluindo heterogeneidade metodológica entre estudos, falta de validação externa robusta, ausência de padronização nos protocolos de aquisição de imagem e limitações relacionadas aos conjuntos de dados utilizados. Conclui-se que, embora a IA já demonstre resultados promissores e contribua de maneira relevante para a prática radiológica, sua implementação plena exige maior padronização, regulamentação e integração ética e segura aos serviços de saúde. A tendência é que a IA consolide seu papel como ferramenta de apoio à Medicina de Precisão, promovendo diagnósticos mais rápidos, consistentes e orientados ao paciente. |
| Palavras-chave: | Inteligência artificial Artificial intelligence Machine learning Deep learning Diagnóstico por imagem Diagnostic imaging |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | BOMTEMPO, Laura Martins. Aplicações e impactos da implementação de tecnologias de inteligência artificial na interpretação de exames de imagem: revisão de literatura. 2025. 20 f. Trabalho de Conclusão de Residência (Residência em Radiologia e Diagnóstico por Imagem) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/48065 |
| Data de defesa: | 15-Dez-2025 |
| Aparece nas coleções: | COREME - TCRM - Trabalho de Conclusão de Residência Médica |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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