Artificial Intelligence in Medical Imaging: Impacts and Challenges
DOI:
https://doi.org/10.71248/7x03a403Keywords:
Artificial Intelligence, Health, RadiologyAbstract
This study aimed to understand the impacts and challenges of AI in medical imaging. A narrative literature review was carried out with the aim of analyzing the impacts and challenges of AI in medical imaging. The search involved articles published between 2013 and 2024, in Portuguese and English, focusing on the use of AI in medical imaging. The search was carried out in scientific databases such as PubMed and Scopus, using related keywords. AI has had a positive impact on medical imaging, especially in radiology, with deep learning algorithms improving accuracy in diagnosing diseases and injuries. However, its implementation faces challenges, such as the need for large volumes of data for training and the dependence on medical supervision for image interpretation. Integrating AI into clinical workflows requires continuous training and can create a risk of over-dependence. AI in medicine offers significant advances, especially in the diagnosis and analysis of medical images. However, its implementation faces challenges, such as high costs, the need for trained professionals and ethical and legal issues. Despite the obstacles, AI promises to transform medical practice, offering faster and more accurate diagnoses, and requiring more robust regulation for its safe use.
References
ARAÚJO-FILHO, J. et al. Inteligência artificial e diagnóstico por imagem - o futuro chegou? Rev. Soc. Cardiol., v.29, n.1, p.346-349, 2019.
ARIAS, V. et al. Una introducción a las aplicaciones de la inteligencia artificial en medicina: aspectos históricos. Revista Latinoamericana de Hipertensión, v.14, n.1, p.590-600, 2019.
CHOY, G. et al. Current applications and future impact of machine learning in radiology. Radiology, v.288, n. 2, p. 318-328, 2018.
GILLIES, R. J.; KINAHAN, P. E.; HRICAK, H. Radiomics: images are more than pictures, they are data. Radiology, v.278, n.1, p.563-577, 2016.
GORGENS, P. R.; ANDRADE, P. C. Educação médica e tecnologias digitais de informação e comunicação: possibilidades e dilemas. Rev Méd Minas Gerais, v. 28, n.1, p.1-10, 2018.
HASSE, J. P. Inteligência artificial na medicina: uma análise abrangente e atualizada com ênfase em aspectos legais, éticos e tecnológicos. Revista de Direito da Saúde Comparado, v.3, n.4, p.70-79, 2024.
MELO, M. C. et al. O impacto da inteligência artificial na melhoria do diagnóstico e tratamento de doenças em pacientes. Revista Amor Mundi, v. 4, n.8, p.195-204, 2023.
MIRBABAIE, M. et al. The rise of artifcial intelligence – understanding the AI identity threat at the workplace. Eletronic Markets, v.32, n.1, p.73-99, 2022.
MORAES, J. J. et al. Impacto da tecnologia de inteligência artificial na medicina diagnóstica. Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação, v. 9, n. 7, 2023
MUN, S. K. et al. Inteligência artificial para o futuro serviço de diagnóstico radiológico. Frontiers in Molecular Biosciences, v.7, n.1, p.614258, 2021.
SANT’ANA, J. R. Inteligência Artificial e responsabilidade civil: se um agente artificial autônomo causar danos, a quem deve ser imputada a responsabilidade? Porto Alegre. Faculdade de Direito da UFRGS, 2021.
SANTOS, N. M.; CAMPOS, C. F. Práticas preventivas e práticas curativas na medicina. Atena, Ponta Grossa, 2021.
SANTOS, A. M.; DELVECHIO, G. H. Inteligência artificial, definições e aplicações: o uso de sistemas inteligentes em benefício da medicina. Revista Interface Tecnológica, v.17, n.1, p.129-139, 2020.
SHEN, D. et al. Deep Learning in Medical Image Analysis. Annual Review of Biomedical Engineering, v. 19, n. 1, p.221-248, 2017.
SILVA, G. G.; SILVA, H. P.; RODRIGUES, M. L. Desafios do uso da inteligência artificial nos diagnósticos de saúde: uma revisão integrativa. Cadernos Ibero-Americanos de Direitos Sanitários, v.13, n.2, p.11-18, 2024.
VARAS, J. et al. Innovations in surgical training: exploring the role of artificial
intelligence and large language models (LLM). Revista do Colégio Brasileiro de Cirurgiões, v.50, n.1, p.e20233605, 2023.
VERDANA, A. B. et al. Inteligência artificial na medicina diagnóstica. Brazilian Journal of Implantology and Health Sciences, v.6, n.11, p.765-794, 2024.
ZEBRA MEDICAL VISION. Profound – Zebra Medical Vision, 2023.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Cognitus Interdisciplinary Journal
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
