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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62787
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Título: | O papel das tecnologias emergentes no diagnóstico diferencial da isquemia mesentérica em sistemas de saúde com recursos limitados |
Autor(es): | VERÍSSIMO, Rhayssa Martins de Oliveira |
Palavras-chave: | Isquemia Mesentérica; Suporte à Decisão Clínica; Tratamento de Doenças Emergenciais; Aplicação de IA em Medicina; Redução de Custos na Saúde; Tecnologias de Saúde; Diagnóstico Precoce; Tecnologias de Diagnóstico de Emergência |
Data do documento: | 13-Dez-2024 |
Editor: | Universidade Federal de Pernambuco |
Citação: | VERÍSSIMO, Rhayssa Martins de Oliveira. O papel das tecnologias emergentes no diagnóstico diferencial da isquemia mesentérica em sistemas de saúde com recursos limitados. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024. |
Abstract: | A isquemia mesentérica aguda (IMA) é uma condição médica associada a alta mortalidade, com taxas variando de 60% a 90%, devido à sua apresentação clínica inespecífica que frequentemente resulta em diagnóstico tardio. Apesar dos avanços nas modalidades diagnósticas e tratamentos, a detecção precoce e o manejo adequado da IMA continuam sendo desafios significativos, especialmente em sistemas de saúde com recursos limitados, como o Sistema Único de Saúde (SUS) no Brasil. Este trabalho de dissertação investiga o papel da inteligência artificial (IA) e do machine learning (ML) na melhoria do diagnóstico de IMA, propondo um protótipo inovador que combina dispositivos de imagem portátil com algoritmos de deep learning para análise automatizada de imagens médicas e dados clínicos. O objetivo é aumentar a precisão, rapidez e eficiência diagnóstica, oferecendo suporte em tempo real para a decisão clínica, mesmo em contextos com infraestrutura limitada. A implementação desse sistema no SUS poderia não apenas otimizar recursos e reduzir custos, mas também salvar vidas ao permitir um diagnóstico mais precoce e preciso da IMA. A pesquisa conclui que a adoção de tecnologias baseadas em IA tem o potencial de transformar o atendimento médico, tornando-o mais ágil, acessível e eficaz. |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62787 |
Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado - Engenharia Biomédica |
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