Inteligência Artificial na Triagem, Diagnóstico e Tratamento do Câncer Colorretal

Abstract

O câncer colorretal é uma das principais causas de morbimortalidade global, exigindo estratégias eficazes para detecção precoce e manejo clínico. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) tem se destacado como uma ferramenta inovadora na triagem, diagnóstico e tratamento da doença. Objetivo: Analisar as aplicações da IA no câncer colorretal, evidenciando seus benefícios e desafios na prática clínica. Metodologia: Revisão bibliográfica baseada na busca de artigos na base de dados PubMed, resultando na seleção de 31 estudos para análise. Resultados: A IA tem aprimorado a detecção de lesões pré-malignas por meio de redes neurais convolucionais e algoritmos de aprendizado profundo, aumentando a acurácia diagnóstica e reduzindo a variabilidade interobservador. Além disso, sua aplicação na estratificação prognóstica e na personalização terapêutica tem otimizado a tomada de decisões clínicas e minimizado intervenções desnecessárias. No entanto, desafios como a transparência dos algoritmos, padronização dos sistemas e altos custos de implementação ainda limitam sua adoção ampla e equitativa. Considerações Finais: A IA se consolida como uma ferramenta essencial na oncologia, ampliando a precisão diagnóstica e a eficácia terapêutica. Entretanto, a necessidade de validação externa, regulamentação e segurança dos dados são desafios que precisam ser superados. Estudos futuros devem focar na integração eficiente da IA aos fluxos clínicos e na elaboração de diretrizes que garantam seu uso ético e acessível.

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