Desafios e avanços na personalização diagnóstica e terapêutica na era da inteligência artificial na saúde
Notice bibliographique
Résumé
A integração de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (AM) na medicina representa um campo em rápido crescimento, prometendo avanços significativos nos processos de diagnóstico e tratamento. Diante desse cenário, a presente revisão integrativa busca consolidar e analisar criticamente as evidências científicas disponíveis sobre a aplicação dessas tecnologias inovadoras na prática médica. A metodologia adotada para esta revisão integrativa envolveu uma busca abrangente nas principais bases de dados, como PubMed, Scielo e Scopus, utilizando os descritores pertinentes, tais como "Inteligência Artificial", "Aprendizado de Máquina", "Diagnóstico Clínico", "Machine Learning" e "Deep Learning". A seleção criteriosa das referências incluiu estudos relevantes que abordam a aplicação de IA e AM em diversos domínios da medicina, com foco especial nas referências indicadas em Vancouver neste resumo. Os resultados desta revisão revelam uma ampla gama de aplicações bem-sucedidas de IA e AM em diagnósticos e tratamentos médicos. Estudos como o de Wang et al. (2019) destacam os progressos e desafios do uso de deep learning na medicina, enquanto trabalhos de Erickson et al. (2017) evidenciam a eficácia do AM em imagens médicas, contribuindo para avanços na prática clínica. Abordagens éticas e impactos futuros na atuação dos profissionais de saúde, conforme discutido por Ahuja (2019) e Farhud e Zokaei (2021), emergem como pontos cruciais na integração dessas tecnologias. A conclusão desta revisão integrativa reforça a transformação significativa proporcionada pela integração de IA e AM na medicina, oferecendo diagnósticos mais rápidos e precisos, bem como delineando desafios éticos intrínsecos. A privacidade do paciente e as considerações éticas tornam-se fatores críticos nesse cenário. Esta análise abrangente destaca a necessidade contínua de pesquisa e desenvolvimento responsável, promovendo avanços que otimizem a eficácia clínica e garantam a confiança dos profissionais de saúde e dos pacientes diante dessas inovações transformadoras.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».