Inteligência artificial aplicada à triagem automatizada em radiografias de tórax: uma abordagem com foco em explicabilidade (XAI)
Year: 2026
Type: article
Abstract: O presente estudo investiga a aplicação de modelos de Inteligência Artificial (IA) na triagem automatizada e priorização de exames radiográficos de tórax em ambientes hospitalares, com foco na detecção de patologias pulmonares. O objetivo principal consiste em analisar a viabilidade técnica, o desempenho diagnóstico, as limitações estatísticas e os desafios éticos associados ao uso de Redes Neurais Convolucionais (CNN), especialmente da arquitetura DenseNet e do algoritmo CheXNet. A pesquisa caracteriza-se como exploratória e descritiva, adotando uma abordagem mista baseada na análise comparativa de estudos científicos e de dados secundários provenientes do dataset público ChestX-ray14. Os resultados indicam que os modelos avaliados apresentam elevado potencial para auxiliar profissionais da saúde, alcançando, em determinados cenários, desempenho equivalente ou superior ao de especialistas na identificação de patologias específicas. Além disso, observou-se significativa redução no tempo necessário para análise dos exames, contribuindo para a otimização dos fluxos hospitalares. Entretanto, foram identificadas limitações relacionadas à interpretação de alterações estruturais complexas, à dependência da qualidade dos dados de treinamento e aos riscos de vieses algorítmicos. Conclui-se que a adoção segura dessas tecnologias depende da implementação de mecanismos de Inteligência Artificial Explicável (XAI), como os mapas de calor gerados pelo Grad-CAM, bem como da regulamentação adequada desses sistemas como Dispositivos Médicos de Suporte (Software as a Medical Device – SaMD). Dessa forma, torna-se possível ampliar a transparência, a confiabilidade e a governança ética na utilização da IA aplicada à saúde.
Source: OUTRAS PALAVRAS
Language: Portuguese
Topic: COVID-19 diagnosis using AI
Subfield: Radiology, Nuclear Medicine and Imaging
Field: Medicine
Domain: Health Sciences
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W7165024631