Inteligência artificial na tomografia para diagnóstico das doenças pulmonares intersticiais - Faria, Isabela Coutinho; Martins, Kleuber Arias Meireles; Carvalho, Davi Augusto; Cardoso, Leonardo Januário Campos; de Souza, Flávio Henrique Batista (Journal of Health Informatics, 2024)
Objetivo: Analisar a influência da Inteligência Artificial no diagnóstico patológico das doenças pulmonares intersticiais (DPI) através da Tomografia (TC) com o processo de Deep Learning (DL) através de uma revisão integrativa. Metologia: Utilizamos os descritores Mesh em inglês das respectivas palavras-chave, associados ao operador booleano “AND” nas plataformas MEDLINE e Pubmed. Resultados: De 36 artigos somados de cada base de dados, foram analisados 8 coortes retrospectivas que abordam o uso de algoritmos na quantificação das lesões parenquimatosas, volume pulmonar, recuperação de imagens em bancos de dados e comparação de performance entre a tecnologia e observador no contexto de diagnóstico da DPI em TC. Conclusão: O DL através de algoritmos na TC se mostra promissor para auxiliar no diagnóstico de DPI com mais eficiência, podendo reduzir este processo no futuro. No entanto, são precisos mais estudos, principalmente prospectivos, com amplas bases de dados para resultados ainda melhores.