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O papel da Inteligência Artificial no rastreio automatizado da retinopatia diabética

2025-12Artigo científico Acesso aberto
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datacite.subject.sdg03:Saúde de Qualidade
dc.contributor.authorBrito, Gabriel Bertosin Silva
dc.contributor.authorVentura, Luiza Ferreira
dc.contributor.authorBurjack, Izabella do Vale
dc.contributor.authorOliveira, Cláudia Santos de
dc.contributor.authorOliveira, Salomão Antonio
dc.contributor.authorMenezes Júnior, Eumar Evangelista de
dc.contributor.authorSilva, Sandro Dutra e
dc.date.accessioned2025-12-30T23:54:38Z
dc.date.available2025-12-30T23:54:38Z
dc.date.issued2025-12
dc.descriptionÀ Universidade Evangélica de Goiás pelo suporte institucional e financeiro, ao Programa de Bolsas de Inovação para o Desenvolvimento de Produtos Tecnológicos da UniEVANGÉLICA (PBIDPT), por meio do projeto SOFTWARE – UNIRASTREIO DA RETINOPATIA DIABÉTICA, submetido ao Edital nº 28/2024 – 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 conclusão deste trabalho.
dc.description.abstractA retinopatia diabética (RD) é uma complicação microvascular grave da diabetes mellitus e uma das principais causas de cegueira evitável em adultos. Este estudo analisa o impacto da Inteligência Artificial (IA) no rastreio automatizado da RD, destacando sua capacidade de melhorar a precisão e a eficiência das triagens. A IA permite a detecção precoce da doença, com a redução da dependência de especialistas e o aumento do acesso a cuidados em regiões com poucos recursos. As tecnologias discutidas incluem algoritmos avançados de aprendizagem profunda e técnicas de explicabilidade, que ajudam a interpretar os resultados clínicos. Apesar dos avanços, barreiras como a falta de padronização de dados, questões éticas e limitações 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 complicações visuais graves em diferentes contextos socioeconômicos.por
dc.description.abstractABSTRACT 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.eng
dc.identifier.citationBrito GB, Ventura LF, Burjack IV, Oliveira CS, Oliveira SA, Menezes Júnior EE, et al. O papel da Inteligência Artificial no rastreio automatizado da retinopatia diabética. Saúde & Tecnologia. 2025;(31):e916. Online first.
dc.identifier.doi10.25758/set.916
dc.identifier.issn1646-9704
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.21/22420
dc.language.isopor
dc.peerreviewedyes
dc.publisherEscola Superior de Tecnologia da Saúde de Lisboa, Instituto Politécnico de Lisboa
dc.relation.hasversionhttps://journals.ipl.pt/stecnologia/article/view/916
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectInteligência Artificial
dc.subjectRetinopatia diabética
dc.subjectRastreio automatizado
dc.subjectArtificial Intelligence
dc.subjectDiabetic retinopathy
dc.subjectAutomated screening
dc.titleO papel da Inteligência Artificial no rastreio automatizado da retinopatia diabéticapor
dc.title.alternativeThe role of Artificial Intelligence in the automated screening of diabetic retinopathyeng
dc.typejournal article
dspace.entity.typePublication
oaire.citation.issue31
oaire.citation.startPagee916
oaire.citation.titleSaúde & Tecnologia
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85

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