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dc.contributor.advisorAlmeida, Luís Fernando de, 1969-pt_BR
dc.contributor.authorPrado, Gustavo Rodrigo de Oliveira Branco do, 2001-pt_BR
dc.contributor.authorAndrade, Thomas dos Reis, 1997-pt_BR
dc.date.accessioned2024-03-12T13:41:53Z-
dc.date.available2024-03-12T13:41:53Z-
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unitau.br/jspui/handle/20.500.11874/6956-
dc.descriptionOrientação: Prof. Dr. Luis Fernando de Almeidapt_BR
dc.descriptionMonografia (graduação) - Universidade de Taubaté, Departamento de Engenharia da Computação, Taubaté, 2023.pt_BR
dc.description.abstractResumo: O presente estudo, cuja realização integra as atividades do Bacharelado em Engenharia da Computação, busca conhecer e detalhar como a Inteligência Artificial (IA) tem sido cada vez mais utilizada na medicina, com o objetivo de melhorar a qualidade do atendimento ao paciente, a eficiência dos processos e a tomada de decisão. Um dos principais benefícios da IA na medicina é o seu potencial para melhorar a precisão do diagnóstico. Sistemas de IA podem ser treinados em grandes conjuntos de dados de imagens médicas, por exemplo, para identificar padrões que são difíceis ou impossíveis de serem detectados pelo olho humano. Isso pode levar a um diagnóstico mais rápido e preciso, o que pode melhorar o prognóstico do paciente. A IA também pode ser usada para melhorar o tratamento do paciente. Sistemas de IA podem ser usados para personalizar o tratamento com base nas características individuais do paciente, o que pode levar a resultados melhores. Por exemplo, sistemas de IA podem ser usados para recomendar medicamentos ou terapias com base no histórico médico do paciente, nos resultados de exames e em outros fatores. Além disso, a IA pode ser usada para melhorar a gestão dos recursos de saúde. Sistemas de IA podem ser usados para otimizar a distribuição de recursos, o que pode levar a uma melhor eficiência e a custos reduzidos. Por exemplo, sistemas de IA podem ser usados para identificar pacientes com maior risco de complicações, o que pode levar a um melhor gerenciamento de casos. Apesar dos benefícios da IA na medicina, existem alguns desafios que precisam ser superados. Um dos principais desafios é a falta de dados. Sistemas de IA precisam ser treinados em grandes conjuntos de dados para serem eficazes. No entanto, nem sempre é possível coletar grandes conjuntos de dados de alta qualidade. Outro desafio é a confiabilidade dos sistemas de IA. Sistemas de IA podem ser enviesados, o que pode levar a diagnósticos ou recomendações incorretas. É importante garantir que os sistemas de IA sejam desenvolvidos e validados de forma rigorosa para evitar esse problema. Apesar dos desafios, a IA tem o potencial de revolucionar a medicina. Com o desenvolvimento de novas tecnologias e a superação dos desafios existentes, a IA pode tornar a medicina mais precisa, eficiente e acessívelpt_BR
dc.description.abstractAbstract: The present study, which is part of the activities of the Bachelor's Degree in Computer Engineering, seeks to understand and detail how Artificial Intelligence (AI) has been increasingly used in medicine, with the aim of improving the quality of patient care. patient, process efficiency and decision making. One of the main benefits of AI in medicine is its potential to improve diagnostic accuracy. AI systems can be trained on large datasets of medical images, for example, to identify patterns that are difficult or impossible for the human eye to detect. This can lead to a faster and more accurate diagnosis, which can improve the patient's prognosis. AI can also be used to improve patient care. AI systems can be used to personalize treatment based on individual patient characteristics, which can lead to better outcomes. For example, AI systems can be used to recommend medications or therapies based on a patient's medical history, test results, and other factors. Furthermore, AI can be used to improve the management of healthcare resources. AI systems can be used to optimize resource distribution, which can lead to better efficiency and reduced costs. For example, AI systems can be used to identify patients at higher risk of complications, which can lead to better case management. Despite the benefits of AI in medicine, there are some challenges that need to be overcome. One of the main challenges is the lack of data. AI systems need to be trained on large data sets to be effective. However, it is not always possible to collect large sets of highquality data. Another challenge is the reliability of AI systems. AI systems can be biased, which can lead to incorrect diagnoses or recommendations. It is important to ensure that AI systems are developed and validated rigorously to avoid this problem. Despite the challenges, AI has the potential to revolutionize medicine. By developing new technologies and overcoming existing challenges, AI can make medicine more accurate, efficient and accessible.pt_BR
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-03-12T13:41:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gustavo_Thomas_FINAL_PDFA - Gustavo Branco.pdf: 634344 bytes, checksum: 1c9c35356c7335e56d28826f4c22d2d0 (MD5) Previous issue date: 2023en
dc.format.extent1 recurso online (65f.) : il.,digital, arquivo PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.relation.requiresRequisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectMedicinapt_BR
dc.subjectPacientespt_BR
dc.subjectGestãopt_BR
dc.titleEstudo sobre aplicação de técnicas de inteligência artificial na medicinapt_BR
dc.typeTrabalho de Graduaçãopt_BR
dc.contributor.otherUniversidade de Taubaté. Departamento de Engenharia Mecânicapt_BR
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