INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO PRECOCE DE DOENÇAS CRÔNICAS: DESAFIOS E PERSPECTIVAS - Cardoso, José Fernandes da Silva; Martins, Mariana Paiva Braga; Faria, Ivan Aurélio Fortuna Kalil de; Lobo, Daniel Mendes Lira; Ferreira, Tainan Gomes; Ferreira, Thayanne Mayara Rocha Lima; Evangelista Filho, Osmar Pereira; Guardia, Pedro Enrique; Piazza, Thiago Antunes; Forghieri, Carolina Garcia (Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação, 2024)
O diagnóstico precoce de doenças crônicas é essencial para a redução de morbimortalidade e custos associados ao tratamento. A inteligência artificial (IA) tem emergido como uma ferramenta promissora nesse contexto, ao oferecer modelos preditivos e algoritmos capazes de analisar grandes volumes de dados com rapidez e precisão. Este estudo teve como objetivo identificar e discutir os principais desafios e perspectivas relacionados à aplicação de IA no diagnóstico precoce de doenças crônicas. Foi conduzida uma revisão integrativa da literatura em bases de dados relevantes, com foco em artigos publicados entre 2018 e 2023. Os resultados apontaram para avanços significativos na capacidade da IA em integrar dados heterogêneos, como imagens médicas e informações clínicas, favorecendo diagnósticos mais precisos. No entanto, limitações relacionadas à qualidade dos dados, viés algorítmico, e desafios éticos e regulatórios ainda representam barreiras à implementação em larga escala. Conclui-se que, embora a IA tenha um potencial transformador no diagnóstico de doenças crônicas, sua aplicação efetiva requer abordagens multidisciplinares, investimentos em infraestrutura tecnológica e a criação de regulamentações robustas que garantam segurança e eficácia.