Utilização da Inteligência Artificial para Padronização de Exames de Imagem de Pacientes com COVID-19
Resumo
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
Downloads
Publicado
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2022 Isabella dos Santos Mariano de Almeida Sousa
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
- Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).