DIAGNÓSTICO PRECOCE DE ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL ISQUÊMICO: A CONTRIBUIÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA TOMOGRAFIA - Celestino, Simone Almeida; Becheli, Jakeline Marques; Martins , Ayk Helena Barbosa; Santana, Laura Machado de Araújo; Oliveira, Nicole Rodrigues (Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação, 2025)
Introdução: O uso crescente de exames de imagem, devido a maior disponibilidade, aumentou significativamente a demanda para radiologistas, aumentando o tempo de resposta na análise dos exames reduzindo a acurácia dos diagnósticos. A IA otimiza esse fluxo, agilizando a análise de imagens e identificando os exames alterados para avaliação prioritária do radiologista, gerando relatórios automatizados, o que facilita a tomada de decisões. Na neurologia, a tomografia computadorizada é essencial para diagnóstico de AVC devido à sua acessibilidade e sensibilidade. O AVC isquêmico é prevalente e impactante no Brasil, com alta taxa de mortalidade e incapacidade. Tratamentos como trombólise e trombectomia mecânica, aplicados dentro de uma janela terapêutica, têm mostrado maior eficácia, destacando a importância de diagnósticos rápidos e precisos. Objetivo: Investigar e analisar os benefícios da IA na detecção precoce de AVCi e os benefícios do tratamento imediato com trombólise e trombectomia. Materiais e Métodos: Realizou-se uma busca nas bases de dados PubMed e Portal Regional da BVS no período de 2019 a 2024, na língua inglesa. A seleção foi conduzida pelos descritores “Artificial Intelligence”; “stroke; “tomography” e “detection”. Dos 111 artigos levantados, ao aplicar o Qualis CAPES (A1, A2, A3, A4, B1 e B2) e excluídos os duplicados, 49 foram selecionados e 28 foram coerentes com os critérios de inclusão. Resultados: A maioria dos estudos destaca a IA como ferramenta eficaz na detecção automatizada de infartos cerebrais isquêmicos, com potencial de acelerar o diagnóstico precoce de AVC e melhorar o manejo clínico. A IA, especialmente com deep learning, reduz a variabilidade interpessoal e os erros de interpretação, além de oferecer vantagens na precisão de diagnósticos, incluindo tomografias sem contraste. No entanto, a adoção clínica ampla enfrenta desafios, como a necessidade de protocolos padronizados e a limitação de alguns métodos na identificação de oclusões em vasos menores. Conclusão: Diante do grande potencial diagnóstico precoce do AVC isquêmico com o uso da inteligência artificial, foi evidente um ganho na otimização do manejo clínico. Entretanto, os desafios fazem com que surja a necessidade de implementação de diretrizes mais claras, para que a demanda da análise dos algoritmos existentes ocorra com a evolução da IA, junto com padronização do método a ser utilizado antes do seu efetivo uso clínico. Apesar disso, com o avanço pormenorizado da tecnologia, a IA tem o potencial de transformar positivamente o tratamento. Dessa maneira, essa ferramenta muda de forma amplamente positiva o cenário social, o que diminui a incapacidade dos pacientes acometidos pelo AVCi e melhora os índices morbimortalidade da moléstia.