Aplicações da Inteligência Artificial na Detecção Automatizada de Tumores em Exames de Imagem

Vollständiger Abstract

Worum geht es in dieser Arbeit?

A oncologia enfrenta o desafio constante de diagnosticar neoplasias em estágios iniciais, momento em que as chances de cura são significativamente maiores. Tradicionalmente, a análise de exames de imagem depende da acuidade visual e da experiência do radiologista, fatores sujeitos a fadiga e variabilidade interobservador. Com o advento da inteligência artificial (IA) e o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado profundo (deep learning), surge a oportunidade de automatizar e refinar esse processo, transformando pixels em dados preditivos de alta precisão. O objetivo deste estudo é analisar, por meio de uma revisão sistemática da literatura, as principais aplicações, a acurácia diagnóstica e os impactos clínicos da inteligência artificial na detecção automatizada de tumores em exames de imagem no cenário médico brasileiro e global. Para tanto, realizou-se uma busca bibliográfica detalhada em bases de dados como PubMed, SciELO e LILACS, selecionando estudos publicados que abordassem o uso de redes neurais convolucionais em mamografias, tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas. Os resultados apontam que a IA atua como uma excelente segunda opinião, reduzindo as taxas de falsos negativos e otimizando o fluxo de trabalho hospitalar, embora gargalos como a padronização de dados e a necessidade de validação prospectiva ainda limitem sua implementação universal. Conclui-se que a IA representa uma ferramenta revolucionária e complementar na oncologia diagnóstica brasileira, promovendo um rastreamento mais ágil e preciso, desde que integrada de forma ética e sob supervisão médica constante.