Inteligência artificial aplicada à saúde: Qualidade na busca de diagnóstico

Resumo

Este estudo investiga a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na área da saúde, com foco na melhoria da qualidade dos diagnósticos médicos por meio da análise de imagens. Utilizando a doença de Alzheimer como estudo de caso, a pesquisa explora o funcionamento dos algoritmos de autoaprendizagem e propõe uma solução alternativa para auxiliar o diagnóstico médico. Métodos de data mining e deep learning foram empregados para melhorar a precisão diagnóstica, especialmente em casos simples. Redes neurais convolucionais (CNN) foram utilizadas na análise de imagens médicas, como ressonâncias magnéticas e raios-X, destacando o papel do aprendizado profundo em diagnósticos mais precisos e na previsão da saúde futura dos pacientes. Os resultados indicam que a IA tem um grande potencial para apoiar e, em alguns casos, substituir o diagnóstico médico em situações menos complexas, enquanto, para diagnósticos mais complexos, algoritmos mais robustos são necessários. No entanto, para que essa integração da IA na medicina se torne realidade, é fundamental o investimento em infraestrutura, desenvolvimento de tecnologia e educação. Além disso, a proteção da propriedade intelectual das novas inovações deve ser garantida. Conclui-se que a IA não substituirá os médicos, mas complementará suas atividades, potencializando o poder de diagnóstico ao combinar a capacidade humana de tomar decisões com a capacidade da IA de analisar grandes quantidades de dados. O equilíbrio entre humanos e máquinas é essencial para um futuro promissor na medicina diagnóstica.