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Introdução: A inteligência artificial (IA) aplicada à Clínica Médica havia se consolidado como uma ferramenta promissora para ampliar a capacidade diagnóstica, prognóstica e terapêutica dos profissionais de saúde. Modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo adquiridos demonstraram capacidade de identificação de padrões complexos em grandes volumes de dados clínicos, laboratoriais e de imagem, favorecendo a predição de eventos adversos, a estratificação de risco e o reconhecimento precoce de doenças. Objetivo: Avaliar, por meio de revisão sistemática da literatura, as evidências científicas sobre a aplicação da IA na Clínica Médica, com ênfase na predição de risco, apoio à decisão clínica, identificação precoce de doenças e personalização das estratégias de cuidado. Metodologia: A revisão foi estruturada conforme as recomendações do checklist PRISMA, utilizando artigos científicos publicados nos últimos dez anos e pesquisados nas bases PubMed, SciELO e Web of Science. Foram utilizados os descritores “Inteligência Artificial”, “Aprendizado de Máquina”, “Medicina Clínica”, “Predição de Risco” e “Medicina Personalizada”, combinados por operadores booleanos. Foram incluídos estudos publicados em periódicos científicos, pesquisas relacionadas à aplicação clínica de IA e trabalhos que abordam predição de risco ou personalização do cuidado. Foram excluídos estudos duplicados, trabalhos sem relação direta com a prática clínica e publicações que não obtiveram resultados pertinentes ao tema. Resultados: Os estudos realizados demonstraram que a IA apresentou potencial para aprimorar a estratificação de risco cardiovascular, predição de mortalidade e hospitalização, identificação precoce de ocorrência clínica e apoio ao diagnóstico. Algoritmos também foram fornecidos para a consideração de padrões associados a diabetes, doenças cardiovasculares, câncer e outras condições crônicas. Conclusão: Concluiu-se que a inteligência artificial apresentou potencial relevante para transformar a Clínica Médica, especialmente para promover a predição de riscos, o diagnóstico precoce e a individualização do cuidado. Sua utilização havia ampliada a capacidade de análise das informações clínicas, mas sua incorporação segura ainda dependia de validação científica, transparência, qualidade dos dados e supervisão médica.
Bibliografischer Nachweis
Publikationsdaten
- Autor:innen
- Eduardo Henrique Bianchesi Pires de Arruda, Lucca Aires Porto Rodrigues, Luis Guilherme Calil, Pedro Guena Espinha Junior
- Quelle
- Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação
- Publikation
- 2026-01-01
- Band / Ausgabe
- Nicht angegeben
- Seiten
- Nicht angegeben
- ISSN / ISBN
- 2675-3375
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Eduardo Henrique Bianchesi Pires de Arruda, Lucca Aires Porto Rodrigues, Luis Guilherme Calil, Pedro Guena Espinha Junior (2026). INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À CLÍNICA MÉDICA: POTENCIAL PARA PREDIÇÃO DE RISCO E PERSONALIZAÇÃO DO CUIDADO. Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação. https://doi.org/10.51891/rease.v12i8.29769