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Orientador(es)
Resumo(s)
A retinopatia diabĂ©tica (RD) Ă© uma complicação microvascular grave da diabetes mellitus e uma das principais causas de cegueira evitĂĄvel em adultos. Este estudo analisa o impacto da InteligĂȘncia Artificial (IA) no rastreio automatizado da RD, destacando sua capacidade de melhorar a precisĂŁo e a eficiĂȘncia das triagens. A IA permite a detecção precoce da doença, com a redução da dependĂȘncia de especialistas e o aumento do acesso a cuidados em regiĂ”es com poucos recursos. As tecnologias discutidas incluem algoritmos avançados de aprendizagem profunda e tĂ©cnicas de explicabilidade, que ajudam a interpretar os resultados clĂnicos. Apesar dos avanços, barreiras como a falta de padronização de dados, questĂ”es Ă©ticas e limitaçÔes na generalização das estruturas de IA precisam ser superadas. O estudo conclui que a IA representa uma ferramenta promissora no manejo da RD, com potencial para transformar a identificação da doença e prevenir complicaçÔes visuais graves em diferentes contextos socioeconĂŽmicos.
ABSTRACT Diabetic retinopathy (DR) is a serious microvascular complication of diabetes mellitus and a leading cause of preventable blindness in adults. This study analyzes the impact of Artificial Intelligence (AI) on automated DR screening, highlighting its ability to improve the accuracy and efficiency of screenings. AI enables early detection of the disease, reducing reliance on specialists and increasing access to care in resource-limited regions. The technologies discussed include advanced deep learning algorithms and explainability techniques, which help interpret clinical results. Despite advances, barriers such as a lack of data standardization, ethical issues, and limitations in generalizing AI frameworks need to be overcome. The study concludes that AI represents a promising tool in the management of DR, with the potential to transform disease identification and prevent serious visual complications in different socioeconomic contexts.
ABSTRACT Diabetic retinopathy (DR) is a serious microvascular complication of diabetes mellitus and a leading cause of preventable blindness in adults. This study analyzes the impact of Artificial Intelligence (AI) on automated DR screening, highlighting its ability to improve the accuracy and efficiency of screenings. AI enables early detection of the disease, reducing reliance on specialists and increasing access to care in resource-limited regions. The technologies discussed include advanced deep learning algorithms and explainability techniques, which help interpret clinical results. Despite advances, barriers such as a lack of data standardization, ethical issues, and limitations in generalizing AI frameworks need to be overcome. The study concludes that AI represents a promising tool in the management of DR, with the potential to transform disease identification and prevent serious visual complications in different socioeconomic contexts.
Descrição
Ă Universidade EvangĂ©lica de GoiĂĄs pelo suporte institucional e financeiro, ao Programa de Bolsas de Inovação para o Desenvolvimento de Produtos TecnolĂłgicos da UniEVANGĂLICA (PBIDPT), por meio do projeto SOFTWARE â UNIRASTREIO DA RETINOPATIA DIABĂTICA, submetido ao Edital nÂș 28/2024 â Modalidade IDT&I-PBIDPT, e ao apoio financeiro da Fundação Nacional de Desenvolvimento do Ensino Superior Particular (Funadesp), que foram essenciais para a execução e conclusĂŁo deste trabalho.
Palavras-chave
InteligĂȘncia Artificial Retinopatia diabĂ©tica Rastreio automatizado Artificial Intelligence Diabetic retinopathy Automated screening
Contexto Educativo
Citação
Brito GB, Ventura LF, Burjack IV, Oliveira CS, Oliveira SA, Menezes JĂșnior EE, et al. O papel da InteligĂȘncia Artificial no rastreio automatizado da retinopatia diabĂ©tica. SaĂșde & Tecnologia. 2025;(31):e916. Online first.
Editora
Escola Superior de Tecnologia da SaĂșde de Lisboa, Instituto PolitĂ©cnico de Lisboa
