Integração e utilização da inteligência artificial em laboratórios clínicos no Brasil.
| dc.contributor.advisor | ROCHA,, Marina Pereira | |
| dc.contributor.author | WEINFUTER,, Ana Carolina | |
| dc.contributor.author | BOEING,, Carlos Daniel | |
| dc.contributor.author | TEIXEIRA,, Eduardo Marcelo Hardt | |
| dc.contributor.author | MULLER,, Mateus da Cunha | |
| dc.coverage.spatial | Joinville | |
| dc.date.accessioned | 2024-06-27T14:04:33Z | |
| dc.date.available | 2024-06-27T14:04:33Z | |
| dc.date.issued | 2024-06 | |
| dc.description.abstract | A inteligência artificial tem sido empregada pelos profissionais de laboratórios clínicos para otimizar o diagnóstico e prognóstico de doenças, isso é possível em virtude do algoritmo que consegue interpretar nuances complexas, apresentar informações completas e melhorar o diagnóstico. Ademais, a integração e utilização da IA em laboratórios demonstra benefícios importantes tanto para profissionais quanto pacientes, destacando-se a automação na realização e liberação de resultados e testes, promovendo agilidade e eficiência na avaliação de cada paciente. O presente estudo teve o objetivo de avaliar como o potencial dessa tecnologia pode ser aproveitada para aprimorar a qualidade dos serviços prestados e a experiência dos pacientes, assim como explorar sua importância, benefícios, desafios e implicações práticas. A metodologia aplicada é definida como uma revisão bibliográfica narrativa em que foram utilizados para a pesquisa artigos científicos recentemente publicados entre os anos de 2019 a 2022, distribuídos nos seguintes periódicos científicos: Google Acadêmico, PubMed e SciELO. Os resultados demonstram que a IA é capaz de processar grandes volumes de dados de maneira rápida e assertiva e identificar padrões complexos, bem como auxiliar os profissionais de saúde a partir do primeiro contato com o paciente até a fase diagnóstica. No entanto, são encontrados desafios como a confidencialidade de dados do paciente em razão do acesso por grandes equipes de profissionais e terceiros. Além disso, a resistência de profissionais de laboratório na adoção da inteligência artificial e entendimento dos resultados produzidos por algoritmos, são desafios a serem minimizados. | pt |
| dc.format.extent | 17 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/43573 | |
| dc.language.iso | pt | |
| dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject | inteligência artificial | |
| dc.subject | medicina laboratoria | |
| dc.subject | análises clínicas | |
| dc.subject | automatização | |
| dc.subject | diagnóstico | |
| dc.title | Integração e utilização da inteligência artificial em laboratórios clínicos no Brasil. | |
| dc.title.alternative | Integration and use of artificial intelligence in clinical laboratories in Brazil. | |
| dc.type | Artigo Científico | |
| local.contributor.coadvisor | ROCHA,, Marina Pereira | |
| local.modalidade.estudo | Presencial | |
| local.rights.policy | Acesso aberto |