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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/57478
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Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | BRANDÃO, Daniella Cunha | - |
dc.contributor.author | COSTA, Samara Talita da Silva | - |
dc.date.accessioned | 2024-08-21T16:59:43Z | - |
dc.date.available | 2024-08-21T16:59:43Z | - |
dc.date.issued | 2024-08-02 | - |
dc.date.submitted | 2024-08-13 | - |
dc.identifier.citation | COSTA, Samara Talita da Silva. Panorama Brasileiro do Uso da Inteligência Artificial Aplicada à Cardiologia e Reabilitação Cardíaca: Revisão de Escopo. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Fisioterapia) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/57478 | - |
dc.description.abstract | Introdução: As doenças cardiovasculares são a principal causa de morbimortalidade nas últimas duas décadas. Além do alto custo aos cofres públicos, a qualidade de vida dos pacientes sofre grande impacto. A inteligência artificial é uma ferramenta inovadora na melhora do diagnóstico tratamento e das condições clínicas. Objetivo: Mapear o desenvolvimento científico e tecnológico na área de inteligência artificial aplicada à cardiologia e à reabilitação cardíaca no Brasil, examinando a distribuição geográfica da produção científica e identificando as tecnologias utilizadas para o atendimento de pacientes com doenças cardíacas. Método: Trata-se de uma revisão de escopo registrada na Open Science Framework (DOI 10.17605/OSF.IO/NM763), que segue a metodologia estabelecida pelo Joanna Briggs Institute e o checklist PRISMA-ScR. A questão de pesquisa foi formulada com base no acrônimo PCC: Qual é o panorama nacional do desenvolvimento tecnológico e científico na aplicação de inteligência artificial à cardiologia e à reabilitação cardíaca? Resultados: Foram incluídos três artigos na análise. A tecnologia predominante identificada foi a de mHealth, e a região Sul do Brasil se destacou tanto na publicação científica quanto na produção tecnológica. Conclusão: Esta revisão revelou uma significativa lacuna na literatura existente, demonstrando baixa produção nacional de inteligência artificial voltada para cardiologia e reabilitação cardíaca. A ausência de estudos nessa área evidencia a necessidade de reorganização das equipes multiprofissionais de assistência ao paciente cardiopata, como a inclusão de profissionais da área de informação e formação complementar de profissionais de saúde na área de tecnologia e inovação. | pt_BR |
dc.format.extent | 19p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | embargoedAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Doenças cardiovasculares (DCV) | pt_BR |
dc.subject | Inteligência artificial (IA) | pt_BR |
dc.subject | Cardiologia | pt_BR |
dc.subject | Reabilitação cardíaca | pt_BR |
dc.subject | Brasil | pt_BR |
dc.title | Panorama Brasileiro do Uso da Inteligência Artificial Aplicada à Cardiologia e Reabilitação Cardíaca | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | SILVA, Mayara Mônica Santana e | - |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/2899760119148047 | pt_BR |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/4774435440649537 | pt_BR |
dc.description.abstractx | Introdução: Cardiovascular diseases have been the leading cause of morbidity and mortality over the past two decades. Besides the high cost to public coffers, the quality of life of patients is greatly impacted. Artificial intelligence is an innovative tool for improving the diagnosis, treatment, and clinical conditions. Objective: The aim of this research is to map the scientific and technological development in the area of artificial intelligence applied to cardiology and cardiac rehabilitation in Brazil, examining the geographic distribution of scientific production and identifying the technologies used to care for patients with heart disease. Method: This is a scoping review registered in the Open Science Framework (DOI 10.17605/OSF.IO/NM763), which follows the methodology established by the Joanna Briggs Institute and the PRISMA-ScR checklist. The research question was formulated based on the acronym PCC: What is the national panorama of technological and scientific development in the application of artificial intelligence to cardiology and cardiac rehabilitation? Results: Three articles were included in the analysis. The predominant technology identified was mHealth, and the Southern region of Brazil stood out both in scientific publications and technological production. Conclusion: This review revealed a significant gap in the existing literature, demonstrating low national production of artificial intelligence aimed at cardiology and cardiac rehabilitation. The absence of studies in this area highlights the need for reorganization of multidisciplinary teams for patient care, such as the inclusion of information technology professionals and additional training for health professionals in technology and innovation. | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Áreas::Ciências da Saúde::Fisioterapia e Terapia Ocupacional | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CCS-DFS) - Departamento de Fisioterapia | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CCS-Curso de Fisioterapia | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
dc.contributor.advisor-coLattes | http://lattes.cnpq.br/9420452883633319 | pt_BR |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0003-0831-9414 | pt_BR |
Aparece nas coleções: | (TCC) - Fisioterapia |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Trabalho de Conclusão de Curso - Samara Talita da Silva Costa.pdf | 559,95 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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