BIA - IFPI Campus Teresina Central Tecnologia Tecnologia em Radiologia - Teresina Central
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorGomes, Jaqueline da Silva-
dc.date.accessioned2024-07-31T16:57:26Z-
dc.date.available2024-07-31T16:57:26Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationGOMES, Jaqueline da Silva. A evolução da detecção automatizada de anomalias em exames de imagem por meio da inteligência artificial: uma revisão de literatura. Orientador: Sérgio Antônio Pereira Freitas. 2024. 15 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Radiologia) - Instituto Federal do Piauí, Campus Teresina Central, Teresina, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/3382-
dc.description.abstractThis research, guided by the question: "How has the evolution of artificial intelligence algorithms impacted the early and accurate detection of anomalies in imaging exams?", investigated the use of AI in radiology and its implications. The aim of this research is to review the literature on the applications of Artificial Intelligence in Radiology, addressing its historical use in healthcare, its specific applicability in Radiology, and discussing the ethical issues involved. Using a literature review based on articles and dissertations from databases such as Scielo, PubMed, Digital Library of Theses and Dissertations, and Google Scholar, published between 2018 and 2024, descriptors such as artificial intelligence, radiology, automated diagnosis, machine learning, AI applications in Radiology, and automated detection were analyzed. The research revealed that AI has increased the accuracy and efficiency in the diagnosis and treatment of various medical conditions, highlighting its potential to improve health and well-being. However, it emphasized the need for continuous specialization of radiologists in the use of these emerging technologies. Furthermore, AI should evolve in radiology to complement and assist the skills of healthcare professionals, without replacing them, enhancing diagnostic accuracy, optimizing professionals' time, and personalizing treatments. Keywords: Artificial intelligence; radiology; automated diagnosispt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauípt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectRadiologiapt_BR
dc.subjectDiagnóstico automatizadopt_BR
dc.titleA evolução da detecção automatizada de anomalias em exames de imagem por meio da inteligência artificial: uma revisão de literaturapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/3173715380335609pt_BR
dc.contributor.advisor1Freitas, Sergio Antonio Pereira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5211223803480117pt_BR
dc.description.resumoA presente pesquisa, norteada pelo questionamento: "Como a evolução dos algoritmos de inteligência artificial tem impactado na detecção precoce e precisa de anomalias em exames de imagem?", investigou o uso da IA na radiologia e suas implicações. O objetivo desta pesquisa é revisar a literatura sobre as aplicações da Inteligência Artificial na Radiologia, abordando sua utilização histórica na saúde, a aplicabilidade específica na Radiologia, e discutindo as questões éticas envolvidas. Utilizando uma revisão de literatura baseada em artigos e dissertações de bases de dados como Scielo, PubMed, Biblioteca Digital de Teses e Dissertações e Google Scholar, publicados entre 2018 e 2024, foram analisados os descritores inteligência artificial, radiologia, diagnóstico automatizado, machine learning, aplicações da IA na Radiologia e detecção automatizada. A pesquisa evidenciou que a IA tem proporcionado maior precisão e eficiência no diagnóstico e tratamento de diversas condições médicas, destacando seu potencial para melhorar a saúde e o bem-estar da humanidade. No entanto, ressaltou-se a necessidade de contínua especialização dos radiologistas no uso dessas tecnologias emergentes. Além disso, a IA deve evoluir na radiologia para complementar e auxiliar as habilidades dos profissionais de saúde, sem substituí-los, aumentando a precisão diagnóstica, otimizando o tempo dos profissionais e personalizando tratamentos. Palavras-chave: Inteligência artificial; radiologia; diagnóstico automatizado.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Teresina Centralpt_BR
dc.publisher.initialsIFPIpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS DA SAUDEpt_BR
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