Inteligência Artificial No Diagnóstico Por Imagem: Uma Meta-Análise Sobre Impactos No Diagnóstico Precoce

Artificial Intelligence In Medical Imaging: A Meta-Analysis On Impacts In Early Diagnosis

Resumo

A inteligência artificial (IA) tem transformado profundamente a radiologia e o diagnóstico por imagem, oferecendo ferramentas computacionais capazes de identificar padrões com alta acurácia. Esta meta-análise sintetiza os achados de três estudos científicos indexados no SciELO, abrangendo o uso de algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo no diagnóstico de doenças oculares, nódulos pulmonares, câncer de mama e lesões variadas em exames de imagem. Os estudos analisados demonstram que sistemas baseados em redes neurais convolucionais (CNNs) podem atingir acurácias diagnósticas iguais ou superiores às dos especialistas humanos em tarefas específicas de reconhecimento de padrões visuais. O estudo de Abed e Al-Bakry (2024) demonstrou acurácia de 99,9% na classificação de oito doenças oculares por meio de fundoscopia. Os trabalhos de Santos et al. (2019) e Koenigkam-Santos et al. (2019) consolidam os fundamentos teóricos da IA aplicada à radiologia, abordando desde diagnóstico assistido por computador até radiômica e medicina de precisão. A análise integrada desses achados aponta para benefícios consistentes no aumento da sensibilidade diagnóstica, na redução de falso-negativos e na otimização do fluxo de trabalho clínico, especialmente em rastreamento oncológico. Conclui-se que a IA representa um recurso complementar essencial ao trabalho do radiologista, com potencial para ampliar o acesso ao diagnóstico precoce, embora ainda sejam necessários mais estudos multicêntricos com dados prospectivos para validação em cenários clínicos diversos.