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    https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/23194| Tipo de Documento: | Monografia | 
| Título: | Qual o estado da arte da Inteligência Artifical (IA) na radiologia odontológica? Uma revisão sistemática | 
| Autor(es): | Carvalho, Mirele Nunes de | 
| Data do documento: | 2019 | 
| Orientador: | Takeshita, Wilton Mitsunari | 
| Resumo: | Inteligência artificial (IA) é definida como a capacidade de imitar a função do cérebro.É uma tecnologia que utiliza o aprendizado de máquina (AM), representação de aprendizagem e aprendizagem profunda. Ademais, utilizam de algoritmos aprimorados para “conhecer” recur- sos de um grande volume de dados de saúde em seguida, poder contribuir na atividade clínica, proporcionando um resultado mais rápido, preciso, reduzindo assim os erros de diagnóstico. O objetivo desse trabalho é discorrer, por meio de uma revisão sistemática sobre o estado da arte na inteligência artificial na Radiologia Odontológica abordando questões referentes ao diag- nóstico, vantagens e desvantagens. No presente estudo foram seguidos três estágios: definindo o objetivo, traçando o método de busca (PICO), realizando e identificando a literatura, selecionando artigos e extraindo dados. Na busca de evidências , as bases de dados consultadas foram: MEDLINE, PubMed , BBO, LILACS, BIREME, acadêmico do Google, e COCHRANE utilizando os seguintes operadores booleanos: “Deep learning”, “machine learning”, “Radio- logy”, “Oral”,”Dental”, “Dentistry”. Com a estratégia de pesquisa utilizada foram encontra- dos 800 artigos, seguindo os critérios de elegibilidade, 730 resumos foram analisados, 740 re- sumos excluídos do estudo, 11 textos completos e 10 estudos incluídos no trabalho. Concluiu- se que os resultados obtidos por meio desta revisão sistemática ratificam que tanto o aprendi- zado profundo quanto o aprendizado de máquina e rede neurais artificiais são um campo pre- cursor que tem mostrado resultados animadores, principalmente pelo relevante auxilio prestado ao profissional inexperiente e por proporcionar um diagnóstico mais preciso e rápido. | 
| Abstract: | Artificial intelligence (AI) is defined as the ability to imitate brain function. It is a tech- nology that uses machine learning (ML), learning representation and deep learning. In addition, they use improved algorithms to "know" resources of a large volume of health data and then contribute to clinical activity, providing a faster, more accurate result, thus reducing diagnostic errors. The objective of this work is to discuss, through a systematic review on the state of the art in artificial intelligence in dental radiology addressing issues related to diagnosis, ad- vantages and disadvantages. In the present study three stages were followed: defining the ob- jective, tracing the search method (PICO), performing and identifying the literature, selecting articles, extracting data. In the search for evidence the databases consulted were: MEDLINE, PubMed, BBO, LILACS, BIREME, Google academic, and COCHRANE using the following Boolean operators: Deep Learning, Machine Learning, Radiology, Oral, Dental, Dentistry. With the research strategy used, 800 articles were found, following the eligibility criteria, 730 abstracts were analyzed, 740 abstracts excluded from the study, 11 full texts and 10 studies included in the study. It was concluded that, the studies evaluated presented high performance in the results, showing quite efficient and beneficial to the patient. | 
| Palavras-chave: | Inteligência artificial Aprendizagem profunda Aprendizado de máquina Radiologia Artificial intelligence Deep learning Machine learning Radiology | 
| Idioma: | por | 
| Sigla da Instituição: | Universidade Federal de Sergipe | 
| Departamento: | DOD - Departamento de Odontologia – Aracaju - Presencial | 
| Citação: | CARVALHO, Mirele Nunes de. Qual o estado da arte da Inteligência Artifical (IA) na radiologia odontológica? Uma revisão sistemática. 2019. 34f. Monografia (Graduação em Odontologia) - Centro de Ciências Biológicas e da Saúde, Departamento de Odontologia, Universidade Federal de Sergipe, Aracaju, 2019. | 
| URI: | https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/23194 | 
| Aparece nas coleções: | Odontologia | 
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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