Abordagens atuais e perspectivas futuras para diagnóstico de malária baseado em IA: Uma revisão de escopo do estado da arte:

Marcelo Lisboa Rocha; Marcelo ds Silva Lisboa; Silvanete Maria da Silva

Abordagens atuais e perspectivas futuras para diagnóstico de malária baseado em IA: Uma revisão de escopo do estado da arte

Marcelo da Silva Lisboa, Silvanete Maria da Silva, Marcelo Lisboa Rocha.

Marcelo Lisboa Rocha Universidade Federal do Tocantins https://orcid.org/0000-0001-9600-2390
Marcelo ds Silva Lisboa Secretaria de Administração do Tocantins
Silvanete Maria da Silva Secretaria da Educação do Tocantins

Abstract

Artificial intelligence (AI), particularly machine learning and deep learning, has become increasingly prominent in healthcare lately, improving data-driven decision-making and advancing the One Health concept. Within malaria diagnosis, these AI algorithms show great potential for faster and more accurate results. This scoping review examines the uses and applications of the latest state-of-the-art AI models for malaria detection, emphasizing their ability to analyze blood smear images and other relevant factors to assist healthcare professionals in diagnosing and containing the disease. We thoroughly evaluate the performance of these models and compare several state-of-the-art approaches. Finally, we discuss promising avenues for future research to improve patient care and healthcare infrastructure.

Author Biography

Marcelo Lisboa Rocha, Universidade Federal do Tocantins

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Católica de Petrópolis (1994), mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (1997), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1999) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2008). Cursou Pós-Doutorado em Modelagem Computacional na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (campus IPRJ) de 2018 a 2019, sob supervisão do Prof. Antônio José da Silva Neto. Atualmente é Editor Associado da Revista Mundi Engenharia, Tecnologia e Gestão (ISSN: 2525-4782) e do Conselho Editorial da Revista Cereus (ISSN 2175-7275). Atualmente é Professor Associado 4 na Universidade Federal do Tocantins (UFT), campus Palmas e docente permanente no Programa de Pós-Graduação em Governança e Transofmração Digital (PPGGTD) e no curso de graduação em Ciência da Computação. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: metaheurísticas, otimização combinatória, programação matemática, mineração de dados e computação de alto desempenho. É Orientador no Mestrado e Doutorado em Governança e Transofmração Digital (Otimização de Sistemas & Inteligência Computacional).

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Published

2025-06-04

Issue

Vol 13 No 2 (2025): Revista Amazônia: Science & Health

Section

Artigos

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