Impactos da Inteligência Artificial no Diagnóstico Precoce do Câncer: Uma Revisão Integrativa da Literatura
Ezequiel Almeida Barros, Daniel Ferreira dos Santos, Karolaine Laiane Lima Coelho, Italo Hugo Almeida Antero, Eduardo Araujo Santana, Danyelle Carneiro de Souza Cavalcante, Lucas Bragagnolo Lima, Marcela de Maria Pereira Teixeira
Resumen
Objetivo: analisar os impactos do uso da inteligência artificial no diagnóstico precoce de câncer. Materiais e Métodos: Revisão integrativa da literatura, realizada entre julho e agosto de 2024 nas seguintes bases de dados BDENF, MEDLINE, LILACS e SCIENCE DIRECT, utilizando os descritores: “Câncer”, “Inteligência Artificial”, e “Diagnóstico Precoce”. Os dados foram coletados com auxílio do software Rayyan e extraídos com instrumento específico. Os resultados foram avaliados quanto ao nível de evidência e rigor metodológico. Após a categorização dos estudos, os dados foram sintetizados em um quadro para análise descritiva. Resultados: Incluiu-se 07 artigos na amostra final. Os resultados desta revisão integrativa destacam a relevância crescente da IA no aprimoramento do diagnóstico precoce e na gestão do câncer. A integração de ferramentas como o Health Connect, ENdoscopy as AI-powered Device Computer Aided Diagnosis for Gastroscopy, triagem de câncer cervical e a automação da detecção de nódulos pulmonares e a Automated Visual Evaluation mostra seu potencial da IA para transformar a prática clínica. Considerações Finais: Para pesquisas futuras, é essencial explorar a integração contínua da IA em ambientes clínicos reais, avaliando a eficácia das ferramentas em diferentes populações e condições.
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