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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM HEMATOLOGIA LABORATORIAL: IMPACTO NO DIAGNÓSTICO

Éverton José Ferreira de Araújo, Janyerson Dannys Pereira da Silva, Danielle Yasmin Moura Lopes de Araujo, José Couras da Silva Filho, Marcelo Rodrigues Mendes, Pedro Simão da Silva Azevedo, Maria Luíza Passos Ribeiro Maia, Isadora Marques Silva Sousa, Mariana Isabela Beserra de Menezes

RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218 · 2026

Vollständiger Abstract

Worum geht es in dieser Arbeit?

A inteligência artificial (IA) tem promovido avanços significativos na hematologia laboratorial ao ampliar a capacidade de processamento e interpretação de dados clínicos, morfológicos, imunofenotípicos e moleculares. O presente estudo teve como objetivo revisar a literatura científica acerca das aplicações da IA na hematologia laboratorial, destacando seu impacto no diagnóstico, suas principais contribuições, limitações e perspectivas futuras. Realizou-se uma revisão integrativa da literatura por meio de busca estruturada na base de dados PubMed/MEDLINE, utilizando os descritores artificial intelligence AND hematology presentes no título das publicações. Foram incluídos artigos originais publicados em inglês, com texto completo disponível, nos últimos dez anos, sendo excluídos editoriais, comentários e estudos que não atenderam aos critérios de elegibilidade. A análise qualitativa dos estudos evidenciou que técnicas de machine learning, deep learning e modelos de linguagem de grande escala têm sido aplicadas com elevado desempenho na análise automatizada de hemogramas, reconhecimento morfológico de células sanguíneas, citometria de fluxo, interpretação de dados genômicos e apoio à decisão clínica. Ademais, plataformas baseadas em IA para testes point-of-care demonstraram elevada concordância com equipamentos laboratoriais convencionais, ampliando o acesso ao diagnóstico hematológico. Apesar dos avanços, persistem desafios relacionados à validação multicêntrica dos algoritmos, à qualidade e representatividade dos bancos de dados, à padronização dos sistemas e às questões éticas e regulatórias. Conclui-se que a IA representa uma ferramenta complementar ao especialista, com potencial para aumentar a precisão diagnóstica, otimizar fluxos laboratoriais e fortalecer a medicina de precisão, desde que sua implementação seja acompanhada de validação científica, transparência e supervisão profissional.

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Publikationsdaten

Autor:innen
Éverton José Ferreira de Araújo, Janyerson Dannys Pereira da Silva, Danielle Yasmin Moura Lopes de Araujo, José Couras da Silva Filho, Marcelo Rodrigues Mendes, Pedro Simão da Silva Azevedo, Maria Luíza Passos Ribeiro Maia, Isadora Marques Silva Sousa, Mariana Isabela Beserra de Menezes
Quelle
RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218
Publikation
2026-01-01
Band / Ausgabe
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Seiten
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ISSN / ISBN
2675-6218
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Éverton José Ferreira de Araújo, Janyerson Dannys Pereira da Silva, Danielle Yasmin Moura Lopes de Araujo, José Couras da Silva Filho, Marcelo Rodrigues Mendes, Pedro Simão da Silva Azevedo, Maria Luíza Passos Ribeiro Maia, Isadora Marques Silva Sousa, Mariana Isabela Beserra de Menezes (2026). INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM HEMATOLOGIA LABORATORIAL: IMPACTO NO DIAGNÓSTICO. RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218. https://doi.org/10.47820/recima21.v7i9.8920
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