INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO LABORATORIAL BIOMÉDICO: APLICAÇÃO NA ANÁLISE DE IMAGENS LABORATORIAIS
1MONICA MAYUMI SUMIOSHI, 2GIULIA FERNANDES REGIS, 3ELEANDRO APARECIDO TRONCHINI
1ACADÊMICA DO CURSO BIOMEDICINA 2Acadêmica do Curso de Biomedicina da UNIPAR 3Docente da UNIPAR
Introdução: A inteligência artificial (IA) tem se tornado cada vez mais presente na área da saúde. No laboratório biomédico, ela aparece como uma aliada importante, já que muitos exames, como hemogramas e lâminas histológicas, exigem tempo e atenção do profissional para serem analisados. Esse processo pode variar de acordo com cada pessoa, o que pode gerar pequenas diferenças nos resultados. Nesse sentido, a IA surge como uma forma de tornar o diagnóstico mais rápido, padronizado e preciso (McGenity et al., 2024). Objetivo: O objetivo deste trabalho é apresentar como a inteligência artificial tem sido usada na análise de imagens laboratoriais, destacando os benefícios, os desafios e as possibilidades para o futuro dessa tecnologia no diagnóstico biomédico. Desenvolvimento: O uso da IA em análises laboratoriais já trouxe grandes avanços. Hoje, algoritmos baseados em redes neurais conseguem reconhecer alterações em células, identificar parasitas em lâminas e até diferenciar células imaturas de maduras. Em muitos casos, a precisão desses sistemas chega a ser comparável — ou até maior — do que a de profissionais experientes (Islam et al., 2024; Das et al., 2020). Além disso, a IA reduz erros que podem acontecer quando a análise é feita apenas de forma manual, seja por cansaço ou pela interpretação diferente de cada profissional (Cheng et al., 2024). Outra vantagem é a rapidez: enquanto uma pessoa levaria muito tempo para avaliar diversas lâminas, a IA consegue fazer isso em poucos minutos, ajudando o biomédico a dedicar mais atenção aos casos que realmente precisam de maior cuidado. Outro ponto importante é a possibilidade de cruzar os achados da lâmina com informações do paciente, como outros exames e histórico clínico. Isso torna o diagnóstico mais completo e aumenta a chance de decisões mais acertadas sobre o tratamento (Rodriguez et al., 2022). Porém, ainda existem desafios. A qualidade das imagens é um fator essencial — lâminas borradas ou mal preparadas podem comprometer o resultado (McGenity et al., 2024). Também é necessário treinar bem os algoritmos com grandes quantidades de dados variados, para que eles funcionem de forma confiável em diferentes populações (Cheng et al., 2024). Outro ponto é a resistência de alguns profissionais da saúde, que ainda desconfiam da tecnologia. É importante entender que a IA não substitui o biomédico, mas sim o auxilia (Das et al., 2020). Além disso, há questões éticas e de privacidade dos dados que precisam ser levadas em consideração (Islam et al., 2024). Olhando para o futuro, acredita-se que a IA possa contribuir para a chamada medicina personalizada, unindo informações celulares, genéticas e bioquímicas para diagnósticos mais específicos. Também pode ajudar em locais com pouca estrutura, quando utilizada junto à telemedicina, ampliando o acesso a exames de qualidade (Das et al., 2020). Outra tendência é o uso de sistemas que acompanham os pacientes em tempo real, emitindo alertas precoces sobre alterações importantes (Rodriguez et al., 2022). Conclusão: A inteligência artificial está transformando a forma como exames laboratoriais são analisados. Ela ajuda a reduzir erros, economizar tempo e oferecer diagnósticos mais confiáveis, além de integrar informações que podem melhorar o atendimento ao paciente. Apesar de ainda existirem barreiras, como a necessidade de imagens de qualidade, bases de dados maiores e regulamentações mais claras, o futuro aponta para uma grande evolução. Com isso, o biomédico passa a contar com uma ferramenta poderosa de apoio, sem perder seu papel central no processo diagnóstico.
Referências: CHENG, W. et al. Application of image recognition technology in pathological diagnosis of blood smears. Clinical and Experimental Medicine, 2024. DAS, S. et al. Convolutional neural networks to automate the screening of malaria in low-resource countries. PubMed, 2020. ISLAM, O. et al. An efficient multi-level convolutional neural network approach for white blood cells classification. Journal of Pathology Informatics, 2024. MCGENITY, C. et al. Artificial intelligence in digital pathology: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy. PubMed, 2024. RODRIGUEZ, J. P. M. et al. Artificial intelligence as a tool for diagnosis in digital pathology whole slide images: a systematic review. Journal of Pathology Informatics, v. 13, p. 100138, 2022.