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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/37768Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | D’ARCE, Álvaro Ferraz | - |
| dc.contributor.author | MINAKAWA, Edilene Vergilio | - |
| dc.date.accessioned | 2025-11-03T17:44:01Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-03T17:44:01Z | - |
| dc.date.issued | 2025-07-07 | - |
| dc.identifier.citation | MINAKAWA, Edilene Vergilio. A inteligência artificial no diagnóstico por imagem: uma revisão sistemática na biomedicina. Orientador: Álvaro Ferraz d’Arce. 2025. 11 f. Artigo de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia de Presidente Prudente, Presidente Prudente, SP, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/37768 | - |
| dc.description.abstract | A Inteligência Artificial (IA) tem revolucionado a saúde ao otimizar diagnósticos, tratamentos e processos hospitalares. Este artigo realiza uma revisão sistemática sobre a aplicação da IA no diagnóstico por imagem na Biomedicina, destacando benefícios, desafios e implicações clínicas. A pesquisa analisa estudos recentes que abordam o uso de algoritmos inteligentes em exames como tomografias, ressonâncias magnéticas e radiografias. Os resultados indicam que a IA melhora a precisão diagnóstica e a eficiência dos fluxos de trabalho, embora desafios como viés algorítmico e privacidade de dados ainda persistam. Conclui-se que, com regulamentação adequada, a utilização da IA no diagnóstico por imagem representa um avanço significativo e com grande potencial de expansão na área da saúde. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Artificial Intelligence (AI) has been revolutionizing healthcare by optimizing diagnoses, treatments, and hospital processes. This article presents a systematic review on the application of AI in image-based diagnostics within Biomedicine, highlighting its benefits, challenges, and clinical implications. The research analyzes recent studies that explore the use of intelligent algorithms in exams such as computed tomography, magnetic resonance imaging, and radiography. The results indicate that AI enhances diagnostic accuracy and workflow efficiency, although challenges such as algorithmic bias and data privacy still persist. It is concluded that, with proper regulation, AI utilization in image-based diagnostics represents a significant advancement with great potential for expansion in the healthcare field. | pt_BR |
| dc.description.sponsorship | Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas | pt_BR |
| dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
| dc.publisher | 157 | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject | Biomedicina | pt_BR |
| dc.subject | Diagnóstico por imagem | pt_BR |
| dc.subject.other | Informação e Comunicação | pt_BR |
| dc.title | A inteligência artificial no diagnóstico por imagem: uma revisão sistemática na biomedicina | pt_BR |
| dc.title.alternative | Artificial intelligence in diagnostic imaging: a systematic review in biomedicine | pt_BR |
| dc.type | Artigo Científico | pt_BR |
| dcterms.type | - | pt_BR |
| Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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