A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA DIAGNÓSTICA: REVISÃO INTEGRATIVA DA LITERATURA
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo de conferência |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Digital Unicesumar |
Texto Completo: | http://rdu.unicesumar.edu.br/handle/123456789/9636 |
Resumo: | A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente nas rotinas diárias das pessoas. As pesquisas e investimentos acerca da aplicação de IA na área da saúde, em particular a medicina, se encontram em crescimento. O desenvolvimento dos programas de IA, para uso diagnóstico, prognóstico e para tomada de decisões terapêuticas, são projetados para auxiliar o médico através da manipulação de dados, gerando conhecimento de forma mais ágil. É sugerido que os computadores podem aprendem a diagnosticar um paciente por meio diferentes sistemas, tais como redes neurais artificiais, sistemas especialistas difusos, computação evolutiva e sistemas inteligentes híbridos. Essa pesquisa tem por objetivo sistematizar o conhecimento sobre a implementação e capacidade de precisão da IA nos processos médicos para o diagnóstico de doenças. Trata-se de uma revisão integrativa da literatura a partir das bases de dados eletrônicas: PubMed, MEDLINE, LILACS e SciELO, que incluiu artigos publicados entre o período de 2019 a 2021. Após a aplicação do fluxograma de seleção, 59 estudos foram identificados como válidos para leitura integral. Essa pesquisa se encontra em fase inicial, portanto, a síntese do conhecimento não pode ser apresentada. Através do método de pesquisa, esperamos encontrar informações claras sobre a implementação e capacidade de precisão diagnóstica dos sistemas de inteligência artificial. |
id |
UNICESU -1_3ba9679dcad0a4f1f0c7d07645a53877 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:rdu.unicesumar.edu.br:123456789/9636 |
network_acronym_str |
UNICESU -1 |
network_name_str |
Repositório Digital Unicesumar |
repository_id_str |
|
spelling |
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA DIAGNÓSTICA: REVISÃO INTEGRATIVA DA LITERATURAAprendizado de máquinaDiagnóstico clínicoDiagnóstico por computadorTecnologia médicaA inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente nas rotinas diárias das pessoas. As pesquisas e investimentos acerca da aplicação de IA na área da saúde, em particular a medicina, se encontram em crescimento. O desenvolvimento dos programas de IA, para uso diagnóstico, prognóstico e para tomada de decisões terapêuticas, são projetados para auxiliar o médico através da manipulação de dados, gerando conhecimento de forma mais ágil. É sugerido que os computadores podem aprendem a diagnosticar um paciente por meio diferentes sistemas, tais como redes neurais artificiais, sistemas especialistas difusos, computação evolutiva e sistemas inteligentes híbridos. Essa pesquisa tem por objetivo sistematizar o conhecimento sobre a implementação e capacidade de precisão da IA nos processos médicos para o diagnóstico de doenças. Trata-se de uma revisão integrativa da literatura a partir das bases de dados eletrônicas: PubMed, MEDLINE, LILACS e SciELO, que incluiu artigos publicados entre o período de 2019 a 2021. Após a aplicação do fluxograma de seleção, 59 estudos foram identificados como válidos para leitura integral. Essa pesquisa se encontra em fase inicial, portanto, a síntese do conhecimento não pode ser apresentada. Através do método de pesquisa, esperamos encontrar informações claras sobre a implementação e capacidade de precisão diagnóstica dos sistemas de inteligência artificial.UNIVERSIDADE CESUMARBrasilUNICESUMAR2022-04-14T11:32:08Z2022-04-14T11:32:08Z2021-10-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectapplication/pdfhttp://rdu.unicesumar.edu.br/handle/123456789/9636porEncontro Internacional de Produção CientíficaNASCIMENTO, Gleiviane Matos doFREITAS, Janaína Aparecida deinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Digital Unicesumarinstname:Centro Universitário de Maringá (UNICESUMAR)instacron:UniCesumar2022-04-15T06:01:29ZRepositório InstitucionalPRI |
dc.title.none.fl_str_mv |
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA DIAGNÓSTICA: REVISÃO INTEGRATIVA DA LITERATURA |
title |
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA DIAGNÓSTICA: REVISÃO INTEGRATIVA DA LITERATURA |
spellingShingle |
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA DIAGNÓSTICA: REVISÃO INTEGRATIVA DA LITERATURA NASCIMENTO, Gleiviane Matos do Aprendizado de máquina Diagnóstico clínico Diagnóstico por computador Tecnologia médica |
title_short |
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA DIAGNÓSTICA: REVISÃO INTEGRATIVA DA LITERATURA |
title_full |
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA DIAGNÓSTICA: REVISÃO INTEGRATIVA DA LITERATURA |
title_fullStr |
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA DIAGNÓSTICA: REVISÃO INTEGRATIVA DA LITERATURA |
title_full_unstemmed |
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA DIAGNÓSTICA: REVISÃO INTEGRATIVA DA LITERATURA |
title_sort |
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA DIAGNÓSTICA: REVISÃO INTEGRATIVA DA LITERATURA |
author |
NASCIMENTO, Gleiviane Matos do |
author_facet |
NASCIMENTO, Gleiviane Matos do FREITAS, Janaína Aparecida de |
author_role |
author |
author2 |
FREITAS, Janaína Aparecida de |
author2_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
NASCIMENTO, Gleiviane Matos do FREITAS, Janaína Aparecida de |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Aprendizado de máquina Diagnóstico clínico Diagnóstico por computador Tecnologia médica |
topic |
Aprendizado de máquina Diagnóstico clínico Diagnóstico por computador Tecnologia médica |
description |
A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente nas rotinas diárias das pessoas. As pesquisas e investimentos acerca da aplicação de IA na área da saúde, em particular a medicina, se encontram em crescimento. O desenvolvimento dos programas de IA, para uso diagnóstico, prognóstico e para tomada de decisões terapêuticas, são projetados para auxiliar o médico através da manipulação de dados, gerando conhecimento de forma mais ágil. É sugerido que os computadores podem aprendem a diagnosticar um paciente por meio diferentes sistemas, tais como redes neurais artificiais, sistemas especialistas difusos, computação evolutiva e sistemas inteligentes híbridos. Essa pesquisa tem por objetivo sistematizar o conhecimento sobre a implementação e capacidade de precisão da IA nos processos médicos para o diagnóstico de doenças. Trata-se de uma revisão integrativa da literatura a partir das bases de dados eletrônicas: PubMed, MEDLINE, LILACS e SciELO, que incluiu artigos publicados entre o período de 2019 a 2021. Após a aplicação do fluxograma de seleção, 59 estudos foram identificados como válidos para leitura integral. Essa pesquisa se encontra em fase inicial, portanto, a síntese do conhecimento não pode ser apresentada. Através do método de pesquisa, esperamos encontrar informações claras sobre a implementação e capacidade de precisão diagnóstica dos sistemas de inteligência artificial. |
publishDate |
2021 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2021-10-19 2022-04-14T11:32:08Z 2022-04-14T11:32:08Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://rdu.unicesumar.edu.br/handle/123456789/9636 |
url |
http://rdu.unicesumar.edu.br/handle/123456789/9636 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
Encontro Internacional de Produção Científica |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
UNIVERSIDADE CESUMAR Brasil UNICESUMAR |
publisher.none.fl_str_mv |
UNIVERSIDADE CESUMAR Brasil UNICESUMAR |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Digital Unicesumar instname:Centro Universitário de Maringá (UNICESUMAR) instacron:UniCesumar |
instname_str |
Centro Universitário de Maringá (UNICESUMAR) |
instacron_str |
UniCesumar |
institution |
UniCesumar |
reponame_str |
Repositório Digital Unicesumar |
collection |
Repositório Digital Unicesumar |
repository.name.fl_str_mv |
|
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1747771931891859456 |