Inteligência artificial aplicada a tomografia de tórax aliadas como diagnóstico diferencial entre Covid-19 e demais doenças pulmonares e não pneumônicas
| dc.audience.educationLevel | Especialização | |
| dc.contributor.advisor | Nobeshi, Leandro | |
| dc.contributor.author | Pavani, Juliana Paula Dias | |
| dc.date.accessioned | 2026-05-27T13:13:49Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description | A inteligência Artificial (IA) tornou-se muito útil no cenário da pandemia pelo novo coronavírus. Os algoritmos de IA são pré-treinados com o conhecimento e experiência de profissionais e são programados para aprender e reproduzir os resultados esperados de forma rápida e confiável. A presente revisão bibliográfica analisou se os modelos de inteligência artificial, utilizando tomografias computadorizadas de tórax, são eficazes e auxiliam quanto ao diagnóstico de COVID-19 e diferenciam a doença de outras afecções pulmonares. Por meio das bases de dados Radiology, Scielo, European Radiology, ARxIV e PubMed (único artigo de 2014), foram encontrados 27 estudos, publicados entre 2017 e janeiro de 2021. Como resultado a eficiência dos modelos testados são satisfatórias porém há necessidade de mais estudos e que por enquanto os testes de reação em cadeia da polimerase de transcrição reversa (RT-PCR), continuam sendo o padrão ouro para diagnóstico de COVID-19. | |
| dc.description.course | Tomografia Computadorizada e Ressonância Magnética | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.fmabc.br/handle/1/692 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.access | Acesso Aberto | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject.keyword | Diagnóstico por imagem | |
| dc.subject.keyword | Inteligência artificial | |
| dc.subject.keyword | Tomografia computadorizada por raios x | |
| dc.subject.keyword | Covid-19 | |
| dc.title | Inteligência artificial aplicada a tomografia de tórax aliadas como diagnóstico diferencial entre Covid-19 e demais doenças pulmonares e não pneumônicas | |
| dc.type | Trabalho de conclusão de curso |
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