Aplicações da inteligência artificial na Medicina: eletrocardiografia, diagnóstico por imagem, telemedicina e desenvolvimento de novos fármacos
Documento
Informações
Título
Aplicações da inteligência artificial na Medicina: eletrocardiografia, diagnóstico por imagem, telemedicina e desenvolvimento de novos fármacos
Title
Applications of artificial intelligence in Medicine: electrocardiography, image diagnosis, telemedicine and development of new drugs
Autor(es)
Rodrigo Vittor Pontes Caetano, Ana Luisa Coutinho Fragoso, Anne Gabrielly de Oliveira Silva, Arthur Gomes Fernandes, Genival Bandeira Tenório, Giovanna Vasconcelos Morais, Isabel Leão Nunes, Jeisiane Railine Santana Ferreira, Pedro Henrique Oliveira dos Santos Silva Neto, Márcio Silva da Conceição
Edição
JANEIRO/MARÇO DE 2025
Tipo de Artigo
REVIEW ARTICLES / ARTIGOS DE REVISÃO
Curso
Medicina
Palavras-chave
Artificial intelligence; Authorship in scientific publication; Electrocardiography; Diagnostic imaging; Pharmaceutical assistence; Medication prescription
Resumo (EN)
Artificial intelligence (AI), defined by its ability to simulate cognitive functions such as learning and problem-solving, has established itself as a transformative force in medicine. It has been a key player in improving diagnostic accuracy, supporting clinical decision-making, and personalizing patient care. This narrative study explores the advances and challenges of this technology in four areas: electrocardiography, diagnostic imaging, telemedicine, and the development of new drugs. In electrocardiography, AI algorithms improve the detection of cardiac anomalies, providing more accurate diagnoses. In diagnostic imaging, AI analyzes exams such as CT scans and mammograms with high accuracy, aiding in the early detection of diseases. Telemedicine, powered by AI, expands access to health care, improves remote monitoring, and improves the quality of care. Additionally, AI accelerates the development of new drugs, from the identification of therapeutic targets and biomarkers to the optimization of clinical trials. However, the effective implementation of AI in medicine faces obstacles such as the need for adequate infrastructure, professional training, ethical issues related to data privacy, and rigorous validation of algorithms. Overcoming these barriers is essential if the transformative potential of AI in healthcare is to be fully realized.
Resumo
A inteligência artificial (IA), definida por sua capacidade de simular funções cognitivas como aprendizado e resolução de problemas, tem se consolidado como uma força transformadora na medicina. Ela tem sido peça-chave na melhoria da precisão diagnóstica, no apoio à tomada de decisão clínica e na personalização do cuidado aos pacientes. Este estudo narrativo explora os avanços e desafios dessa tecnologia em quatro vertentes: eletrocardiografia, diagnóstico por imagem, telemedicina e desenvolvimento de novos fármacos. Na eletrocardiografia, algoritmos de IA aprimoram a detecção de anomalias cardíacas, proporcionando diagnósticos mais precisos. No diagnóstico por imagem, a IA analisa exames como tomografias e mamografias com alta acurácia, auxiliando no rastreamento precoce de doenças. A telemedicina, potencializada pela IA, expande o acesso a cuidados de saúde, melhora o monitoramento remoto e a qualidade do atendimento. Adicionalmente, a IA acelera o desenvolvimento de novos fármacos, desde a identificação de alvos terapêuticos e biomarcadores até a otimização de ensaios clínicos. Contudo, a implementação eficaz da IA na medicina enfrenta obstáculos como a necessidade de infraestrutura adequada, capacitação profissional, questões éticas relacionadas à privacidade de dados e a validação rigorosa dos algoritmos. Superar tais barreiras é fundamental para que o potencial transformador da IA nos cuidados de saúde seja plenamente realizado.
Instituição
Universidade Paulista
Direito de Acesso
Acesso Aberto