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Rev. Soc. Cardiol. Estado de Säo Paulo ; 29(4): 346-349, out.-dez. 2019. ilus
Artigo em Português | LILACS | ID: biblio-1047206

RESUMO

Na nova era da Medicina de Precisão, a inteligência artificial (IA) - um conjunto de sistemas e programas que permitem às máquinas serem capazes de executar tarefas que habitual mente exigiriam a participação humana - emerge como ferramenta capaz de criar novas maneiras de analisar as imagens médicas além dos parâmetros morfológicos convencionais. Embora ainda não estejam completamente disponíveis para o uso clínico, essa nova abordagem tem grande potencial de aplicação na prática clínica e de pesquisa médica. A discussão dos conceitos básicos, potenciais aplicações e limitações das novas técnicas de IA no diagnóstico por imagem é importante para a interpretação adequada do potencial efeito que essa tecnologia teria na medicina, contrapondo-se à excessiva ansiedade despertada por abordagens superficiais e apressadas. Este artigo tem por objetivo apresentar uma visão equilibrada e atual sobre o tema, com especial foco no presente e no futuro da imagenologia cardíaca


In the new era of Precision Medicine, artificial intelligence (AI) - a set of systems and programs that enable machines to be able to perform cognitive tasks that would usually require human participation emerges as a tool that can create new ways of analyzing images beyond the conventional morphological parameters. Although not yet ready for clinical use, these tools have a potential effect on clinical and research practice. The discussion of the basic concepts, potential applications and limitations of new AI techniques in imaging diagnosis is important for a balanced interpretation of their results, as opposed to the excessive anxiety recently observed among professionals dealing with the subject. In this brief article, we aim to take a balanced and attentive look on this subject, with special focus on the horizon of modern cardiac imaging


Assuntos
Inteligência Artificial , Diagnóstico por Imagem/métodos , Informática Médica/métodos , Cardiologia , Medicina de Precisão/métodos , Aprendizado de Máquina , Aprendizado Profundo
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