Aplicação de Inteligência Artificial em diagnóstico médico

A Medicina está experimentando constantes evoluções, impulsionadas pelos avanços tecnológicos, especialmente no diagnóstico e no tratamento. A tecnologia, incluindo a Inteligência Artificial (IA), as teleconsultas e os dispositivos médicos, está transformando a entrega de cuidados de saúde, proporcionando maior acurácia e eficiência no diagnóstico e no tratamento. A IA, em particular, processa grandes volumes de dados através de algoritmos, melhorando continuamente sua precisão. Essas ferramentas já estão sendo amplamente utilizadas em sistemas de apoio à decisão clínica, beneficiando pacientes em áreas com recursos limitados. A capacidade da IA de habilitar indivíduos a gerenciar seus próprios cuidados e preencher lacunas no acesso aos serviços de saúde é cada vez mais reconhecida. Revisão integrativa da literatura que investiga a aplicação da inteligência artificial no diagnóstico médico. A pesquisa foi conduzida através de acesso online em diversas bases de dados, como BVS, PubMed MEDLINE, Scielo, CDSR e Google Scholar, utilizando palavras-chave específicas relacionadas à inteligência artificial e medicina. Foram estabelecidos critérios de inclusão e exclusão para selecionar os estudos relevantes, incluindo trabalhos disponíveis gratuitamente em português, inglês ou espanhol, publicados nos últimos sete anos e relacionados ao tema proposto. Os resultados foram analisados e apresentados de acordo com os objetivos do estudo. Estudos demonstram que a IA é capaz de proporcionar diagnósticos mais precisos em diversas áreas, como o desenvolvimento de sistemas de aprendizado automático para classificar indivíduos com doença de Alzheimer. Além disso, o aprendizado profundo tem mostrado potencial na identificação precoce de câncer, melhorando significativamente as chances de tratamento bem-sucedido. Apesar desses avanços, desafios como a generalização de diagnósticos e preocupações com privacidade e segurança dos dados permanecem, destacando a importância de uma abordagem colaborativa entre a IA e os profissionais de saúde. A aplicação da Inteligência Artificial no diagnóstico médico tem trazido amplos benefícios, com ferramentas como sistemas de aprendizado automático e aprendizado profundo, revolucionando a identificação de doenças como Alzheimer, câncer e retinopatia diabética. Essas ferramentas demonstram precisão excepcional e sensibilidade, facilitando o diagnóstico precoce e contribuindo para a melhoria da qualidade de vida dos pacientes. No entanto, é crucial que sejam utilizadas em conjunto com profissionais capacitados, enfrentando desafios como a generalização de diagnósticos e questões de privacidade de dados. A IA tem um papel promissor e importante no avanço do diagnóstico médico, proporcionando uma abordagem revolucionária para a saúde pública

Brazilian Flora 2020: Leveraging the power of a collaborative scientific network

International audienceThe shortage of reliable primary taxonomic data limits the description of biological taxa and the understanding of biodiversity patterns and processes, complicating biogeographical, ecological, and evolutionary studies. This deficit creates a significant taxonomic impediment to biodiversity research and conservation planning. The taxonomic impediment and the biodiversity crisis are widely recognized, highlighting the urgent need for reliable taxonomic data. Over the past decade, numerous countries worldwide have devoted considerable effort to Target 1 of the Global Strategy for Plant Conservation (GSPC), which called for the preparation of a working list of all known plant species by 2010 and an online world Flora by 2020. Brazil is a megadiverse country, home to more of the world's known plant species than any other country. Despite that, Flora Brasiliensis, concluded in 1906, was the last comprehensive treatment of the Brazilian flora. The lack of accurate estimates of the number of species of algae, fungi, and plants occurring in Brazil contributes to the prevailing taxonomic impediment and delays progress towards the GSPC targets. Over the past 12 years, a legion of taxonomists motivated to meet Target 1 of the GSPC, worked together to gather and integrate knowledge on the algal, plant, and fungal diversity of Brazil. Overall, a team of about 980 taxonomists joined efforts in a highly collaborative project that used cybertaxonomy to prepare an updated Flora of Brazil, showing the power of scientific collaboration to reach ambitious goals. This paper presents an overview of the Brazilian Flora 2020 and provides taxonomic and spatial updates on the algae, fungi, and plants found in one of the world's most biodiverse countries. We further identify collection gaps and summarize future goals that extend beyond 2020. Our results show that Brazil is home to 46,975 native species of algae, fungi, and plants, of which 19,669 are endemic to the country. The data compiled to date suggests that the Atlantic Rainforest might be the most diverse Brazilian domain for all plant groups except gymnosperms, which are most diverse in the Amazon. However, scientific knowledge of Brazilian diversity is still unequally distributed, with the Atlantic Rainforest and the Cerrado being the most intensively sampled and studied biomes in the country. In times of “scientific reductionism”, with botanical and mycological sciences suffering pervasive depreciation in recent decades, the first online Flora of Brazil 2020 significantly enhanced the quality and quantity of taxonomic data available for algae, fungi, and plants from Brazil. This project also made all the information freely available online, providing a firm foundation for future research and for the management, conservation, and sustainable use of the Brazilian funga and flora