Acceso usuarios
Almir Rodrigues Tavares, Helio de Araújo Ribeiro, Higor Barreto Campos, Cleber Silva de Oliveira, Robson Rodrigues da Silva, Marcia Aparecida Silva Bissaco, Silvia Cristina Martini, Fabiano Bezerra Menegidio
O artigo apresenta revisão técnico-científica sobre métodos de visão computacional aplicados à saúde, com foco em avanços recentes, aplicações práticas e desafios multidisciplinares. A utilização de algoritmos de aprendizado profundo em redes neurais convolucionais (CNNs), tem promovido transformações significativas, abrangendo diagnóstico precoce, segmentação de estruturas anatômicas e planejamento de intervenções cirúrgicas. As barreiras éticas, regulatórias e técnicas, incluindo a escassez de dados rotulados relacionadas à LGPD e GDPR são pontos críticos entre os campos da saúde e da ciência da computação, dificultando o uso por profissionais clínicos. As discussões de estratégias para superar essas limitações, como o uso de aprendizado auto supervisionado, redes generativas adversariais (GANs) e técnicas de explicabilidade em inteligência artificial (XAI). A interdisciplinaridade dos currículos especializados criam bases para impulsionar a sustentabilidade da visão computacional. O estudo fomenta avanços no diagnóstico automatizado e na formação educacional de profissionais aptos a integrar essas inovações na prática médica.
