USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA AVALIAÇÃO RADIOLÓGICA: IMPACTOS NA PRECISÃO DIAGNÓSTICA E NO FLUXO DE TRABALHO CLÍNICO

Resumo

Introdução: A inteligência artificial (IA) tem se destacado como uma das ferramentas tecnológicas mais promissoras na área da saúde, especialmente na radiologia. O crescimento exponencial de dados imagiológicos, aliado à necessidade de diagnósticos ágeis e precisos, impulsionou o desenvolvimento de algoritmos capazes de auxiliar na análise de exames como radiografias, tomografias e ressonâncias magnéticas. Esses sistemas podem identificar padrões sutis e anormalidades com rapidez, contribuindo para a detecção precoce de doenças e para a redução de erros diagnósticos. Diante desse cenário, torna-se relevante compreender os benefícios e limitações da IA na prática radiológica contemporânea. Objetivo: O presente estudo tem como objetivo analisar o impacto da inteligência artificial na precisão diagnóstica e no fluxo de trabalho clínico em radiologia, discutindo seus benefícios, desafios e perspectivas. Metodologia: Este trabalho foi elaborado por meio de revisão integrativa da literatura, com buscas nas bases PubMed, SciELO e IEEE Xplore. Foram utilizados os descritores “Inteligência Artificial”, “Radiologia” e “Diagnóstico por Imagem”. Foram incluídos artigos publicados entre 2018 e 2024 que abordassem diretamente o uso clínico da IA em radiologia. Após a triagem inicial, 10 artigos foram selecionados para compor a análise. Resultados: A literatura demonstra que a IA aumenta a sensibilidade e especificidade diagnóstica em diversas patologias, como câncer de mama, nódulos pulmonares e doenças osteoarticulares. Estudos apontam redução de até 30% no tempo de interpretação de imagens quando algoritmos são integrados ao fluxo de trabalho, além da priorização automatizada de exames urgentes. No entanto, limitações incluem dependência de dados de qualidade, risco de vieses algorítmicos e necessidade de supervisão contínua por radiologistas. Conclusão: Conclui-se que a inteligência artificial representa uma ferramenta valiosa na radiologia moderna, contribuindo para maior precisão diagnóstica e eficiência operacional. Apesar de seus desafios, sua integração adequada pode transformar significativamente a prática clínica.