O PAPEL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO PRECOCE DE DOENÇAS GINECOLÓGICAS

Introdução: A inteligência artificial (IA) tem se destacado como uma ferramenta revolucionária no campo da saúde, particularmente no diagnóstico precoce de doenças ginecológicas, como câncer de colo do útero, endometriose e síndrome dos ovários policísticos. A capacidade da IA de identificar padrões...

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Veröffentlicht in:Lumen et virtus 2025-02, Vol.16 (45), p.712-723
Hauptverfasser: Neto, Romario Viana da Silva, De Sousa, Lara Fabian Teles, da Silva, Fábio Casagrande Jobim, Do Nascimento, Sara Vieira, Barbosa, Thamyres Maria Silva, Brito, Diego Oliveira, Soares, Monica, Lima, Adeânio Almeida, Ferreira, Marcio Harrison dos Santos, Veloso, Helma Jane Ferreira, De Castro, Ahirlan Silva
Format: Artikel
Sprache:por
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Zusammenfassung:Introdução: A inteligência artificial (IA) tem se destacado como uma ferramenta revolucionária no campo da saúde, particularmente no diagnóstico precoce de doenças ginecológicas, como câncer de colo do útero, endometriose e síndrome dos ovários policísticos. A capacidade da IA de identificar padrões em grandes volumes de dados clínicos e imagens médicas oferece novas perspectivas para superar os desafios relacionados ao diagnóstico tardio. Contudo, sua implementação enfrenta barreiras técnicas, éticas e sociais, como a validação externa, a generalização de modelos e as desigualdades no acesso a essas tecnologias. Objetivo: Explorar o papel da inteligência artificial no diagnóstico precoce de doenças ginecológicas, destacando suas aplicações práticas, benefícios, desafios e implicações futuras. Metodologia: Trata-se de uma revisão narrativa de literatura conduzida em bases como PubMed, Scopus, Web of Science e SciELO, utilizando palavras-chave como "inteligência artificial", "diagnóstico precoce" e "doenças ginecológicas". Foram incluídos estudos publicados entre 2015 e 2025 em inglês, português e espanhol. A seleção considerou artigos que abordassem o uso da IA em ginecologia, com foco em seus benefícios e limitações. Os dados extraídos foram analisados qualitativamente e organizados em categorias temáticas. Resultados e Discussão: Os avanços mais notáveis incluem o uso da IA na interpretação de exames de imagem e na triagem de doenças ginecológicas. Modelos baseados em aprendizado de máquina alcançam alta precisão, superando métodos tradicionais em diversos contextos. Apesar disso, desafios como a falta de validação externa e a necessidade de generalização dos modelos limitam a implementação global. Além disso, questões éticas, como a privacidade dos dados e a transparência dos algoritmos, precisam ser endereçadas. A IA complementa, mas não substitui, a expertise humana, sendo essencial uma colaboração interdisciplinar para maximizar seu impacto positivo. Conclusão: A IA representa uma ferramenta promissora no diagnóstico precoce de doenças ginecológicas, com potencial para transformar a prática clínica. No entanto, sua integração exige esforços para superar barreiras técnicas, éticas e sociais, garantindo que seus benefícios sejam acessíveis a todas as pacientes de forma equitativa e sustentável. Pesquisas futuras devem focar na validação de modelos e no aumento da acessibilidade tecnológica.
ISSN:2177-2789
2177-2789
DOI:10.56238/levv16n45-001