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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/35450
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | CARDOSO, Fabio Éder | - |
dc.contributor.author | SANTOS, Giovanni Matheus Araujo dos | - |
dc.contributor.author | MORGADO, Nathalia Peres | - |
dc.contributor.other | FERREIRA, Daniel Paulo | - |
dc.contributor.other | GARCIA, Mariana | - |
dc.date.accessioned | 2025-09-02T19:14:02Z | - |
dc.date.available | 2025-09-02T19:14:02Z | - |
dc.date.issued | 2025-06-20 | - |
dc.identifier.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. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/35450 | - |
dc.description.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. | pt_BR |
dc.description.abstract | 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. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Curso Superior de Tecnologia em Gestão da Tecnologia da Informação | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | 275 | pt_BR |
dc.subject | Diagnóstico clínico | pt_BR |
dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
dc.subject.other | Informação e Comunicação | pt_BR |
dc.title | Inteligência artificial para diagnóstico médico assistido por computador | pt_BR |
dc.title.alternative | Artificial intelligence for computer-aided medical diagnosis | pt_BR |
dc.type | Artigo Científico | pt_BR |
dcterms.type | Outros... | pt_BR |
Appears in Collections: | Trabalhos de conclusão de curso |
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Inteligência artificial para diagnóstico médico assistido por computador.pdf | 478.83 kB | Adobe PDF | View/Open |
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