Utilização da Inteligência Artificial para Padronização de Exames de Imagem de Pacientes com COVID-19
Resumen
Introdução: A COVID-19 é uma síndrome respiratória aguda grave causada pelo novo coronavírus (SARS-CoV-2) descoberto em 2019 na cidade de Wuhan, na China, desde então, esse vem sendo responsável pela contaminação e morte de milhões por todo o globo. Objetivo: o objetivo desta revisão é abordar a importância da junção da inteligência natural com a artificial associada ao BIG DATA para a padronização de exames de imagem de pacientes com COVID-19. Método: Trabalho de revisão de literatura tendo como fonte de pesquisa artigos publicados nacionalmente e internacionalmente nos bancos de dados como Scielo, PubMed, Lilacs, Radiology, Google Acadêmico e sites governamentais confiáveis, no período compreendido entre os anos de 2004 e 2021. Desenvolvimento: Apresentação dos aspectos etiológicos e clínicos da COVID-19, discussão dos principais achados na tomografia computadorizada, utilização da Inteligência Artificial associada ao BIG DATA no contexto da pandemia, além da criação do programa RadVid-19 no Brasil. Conclusão: A incorporação da Inteligência Artificial associada ao BIG DATA à prática médica mostrou-se eficiente no suporte de diagnóstico, redução na taxa de erros, cruzamento de informações clínicas e auxílio na tomada de decisão.
Descritores: big data, COVID-19, inteligência artificial, proteção de dados, RadVid-19, tomografia computadorizada
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Derechos de autor 2022 Isabella dos Santos Mariano de Almeida Sousa
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