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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/35450
Title: | Inteligência artificial para diagnóstico médico assistido por computador |
Other Titles: | Artificial intelligence for computer-aided medical diagnosis |
Authors: | SANTOS, Giovanni Matheus Araujo dos MORGADO, Nathalia Peres |
Advisor: | CARDOSO, Fabio Éder |
Other contributor: | FERREIRA, Daniel Paulo GARCIA, Mariana |
type of document: | Artigo Científico |
Keywords: | Diagnóstico clínico;Inteligência artificial |
Issue Date: | 20-Jun-2025 |
Publisher: | 275 |
Citation: | SANTOS, Giovanni Matheus Araujo dos; MORGADO, Nathalia Peres. Inteligência artificial para diagnóstico médico assistido por computador. – SP, 2025. Trabalho de conclusão de curso. (Curso superior de tecnologia em Gestão em tecnologia da informação). Faculdade de Tecnologia de Assis, Prof. Dr. José Luiz Guimarães. Assis, 2025. |
Abstract: | O avanço tecnológico tem transformado diversas áreas da sociedade,
incluindo a medicina, especialmente no que se refere à Inteligência
Artificial (IA) aplicada ao diagnóstico médico. Este estudo tem como
objetivo analisar as perspectivas da IA nesse contexto, por meio de
uma revisão bibliográfica. São abordadas as dificuldades e limitações
do diagnóstico médico convencional, o impacto da IA na área da
saúde, as ferramentas tecnológicas utilizadas e as potencialidades
dessa inovação no auxílio ao diagnóstico clínico. A pesquisa utilizou
bases como Google Acadêmico, PubMed e Scielo para analisar os
trabalhos relevantes da temática. Os resultados indicam que a IA pode
reduzir erros, acelerar diagnósticos e otimizar tratamentos, porém
desafios como questões éticas e a necessidade de validação clínica
ainda são obstáculos para sua incorporação total na medicina. Technological advancements have transformed various areas of society, including medicine, particularly regarding Artificial Intelligence (AI) applied to medical diagnosis. This study aims to analyze the perspectives of AI in this context through a bibliographic review. It addresses the difficulties and limitations of conventional medical diagnosis, the impact of AI in healthcare, the technological tools used, and the potential of this innovation in assisting clinical diagnosis. The research utilized databases such as Google Scholar, PubMed, and Scielo to analyze relevant studies on the topic. The results indicate that AI can reduce errors, accelerate diagnoses, and optimize treatments; however, challenges such as ethical issues and the need for clinical validation remain obstacles to its full integration into medicine. |
URI: | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/35450 |
Appears in Collections: | Trabalhos de conclusão de curso |
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