INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO MÉDICO: UM ENFOQUE BASEADO EM APRENDIZAGEM PROFUNDA
Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Aprendizado Profundo, Diagnóstico Médico, Tecnologias de IA, Considerações Éticas, Personalização do Tratamento, Melhoria DiagnósticaResumo
O artigo explora o impacto e os desafios de implementar modelos de aprendizado profundo no diagnóstico médico. Através de uma abordagem metodológica mista, foram desenvolvidos e avaliados modelos de IA, demonstrando uma melhoria significativa na precisão, sensibilidade e especificidade em comparação com os métodos diagnósticos tradicionais. Essas melhorias sugerem um potencial considerável para a personalização de tratamentos e a realização de intervenções precoces. No entanto, a pesquisa também identifica desafios-chave para a integração efetiva dessas tecnologias na prática clínica, como a necessidade de grandes volumes de dados de treinamento, a interpretação dos resultados por profissionais médicos e as considerações éticas relacionadas ao uso da IA. A superação desses obstáculos requer estratégias específicas, incluindo a formação médica em tecnologias de IA e o estabelecimento de marcos éticos robustos. Este estudo destaca a importância de uma colaboração interdisciplinar para facilitar a adoção da IA no diagnóstico médico, prometendo uma revolução na eficiência e personalização do diagnóstico.
