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O papel da InteligĂȘncia Artificial no rastreio automatizado da retinopatia diabĂ©tica

2025-12Journal article Open access
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datacite.subject.sdg03:SaĂșde de Qualidade
dc.contributor.authorBrito, Gabriel Bertosin Silva
dc.contributor.authorVentura, Luiza Ferreira
dc.contributor.authorBurjack, Izabella do Vale
dc.contributor.authorOliveira, ClĂĄudia Santos de
dc.contributor.authorOliveira, SalomĂŁo Antonio
dc.contributor.authorMenezes JĂșnior, 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 EvangĂ©lica de GoiĂĄs pelo suporte institucional e financeiro, ao Programa de Bolsas de Inovação para o Desenvolvimento de Produtos TecnolĂłgicos da UniEVANGÉLICA (PBIDPT), por meio do projeto SOFTWARE – UNIRASTREIO DA RETINOPATIA DIABÉTICA, submetido ao Edital nÂș 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 conclusĂŁo deste trabalho.
dc.description.abstractA 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.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 JĂșnior EE, et al. O papel da InteligĂȘncia Artificial no rastreio automatizado da retinopatia diabĂ©tica. SaĂșde & 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 SaĂșde de Lisboa, Instituto PolitĂ©cnico de Lisboa
dc.relation.hasversionhttps://journals.ipl.pt/stecnologia/article/view/916
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectInteligĂȘncia Artificial
dc.subjectRetinopatia diabética
dc.subjectRastreio automatizado
dc.subjectArtificial Intelligence
dc.subjectDiabetic retinopathy
dc.subjectAutomated screening
dc.titleO papel da InteligĂȘncia Artificial no rastreio automatizado da retinopatia diabĂ©ticapor
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.titleSaĂșde & Tecnologia
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85

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