Visão geral do conteúdo acadêmico.
O trabalho analisa de forma crítica e sistemática o impacto da Inteligência Artificial (IA) na prática clínica da Radiologia, abordando seus avanços, benefícios, limitações e implicações ético-profissionais. Por meio de uma revisão integrativa da literatura, foram selecionados e analisados sete estudos publicados entre 2018 e 2025, localizados nas bases PubMed/MEDLINE, SciELO e Google Acadêmico. Os resultados demonstram que a IA tem se consolidado como ferramenta de apoio essencial ao radiologista, promovendo ganhos de eficiência operacional, otimização do fluxo de trabalho e aumento da acurácia diagnóstica. As principais aplicações incluem triagem inteligente de exames, automatização de tarefas repetitivas e análises quantitativas avançadas, como a detecção precoce de lesões e segmentação automática de estruturas anatômicas. Tais recursos contribuem para a redução do tempo de laudo, da variabilidade interobservador e do risco de burnout profissional. Entretanto, a pesquisa evidencia desafios éticos e regulatórios que limitam a adoção plena da tecnologia, como o viés algorítmico, a falta de transparência nos modelos de decisão ('caixas-pretas') e a ausência de regulamentação específica no Brasil. Também se destaca a necessidade urgente de capacitação dos profissionais, com formação voltada para alfabetização digital e ciência de dados, a fim de garantir o uso crítico e responsável das ferramentas. Conclui-se que o impacto real da IA na radiologia reside não na substituição, mas na evolução do papel do radiologista, que passa a atuar como curador e intérprete final dos resultados automatizados. A integração equilibrada entre tecnologia, ética e qualificação profissional é essencial para um diagnóstico por imagem mais preciso, ágil e humanizado.
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