INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LOS EXÁMENES DE IMAGEN: IMPACTO EN LA TOMA DE DECISIONES CLÍNICAS Y LA PRÁCTICA SANITARIA MULTIPROFESIONAL

Autores/as

  • Cíntia Anjos Braga Pereira
  • Jander Marcus Cirino Lopes
  • Clenildo Silva Campos
  • Bruno Henrique da Silva Franco
  • Diogo Gabriel Florindo
  • Leidiane Braz de Sousa
  • Franciely Santos Silva
  • Patrícia Gabrielly da Silva Pires
  • Brayan Almeida Ferreira
  • Luiz Alberto Fernandes da Silva
  • Kárita Roberta da Silva Melo
  • Larissa Emanuelle Sestari
  • Uiliam Florentino dos Santos
  • Debora Vita da Silva Martins
  • Neide Garcia Ribeiro
  • Lauriene Karina Ramos da Costa Ferreira
  • Elda Lenilma Palheta Alves
  • Alynne Cristina Ferreira Coutinho
  • Juliana da Silva
  • Aline de Morais Gomes
  • Priscila Pinto Araújo da Silva
  • Wilson Santana Jovino Belém
  • Ana Isabela Peres Nonato Ferreira
  • Anna Catharinna da Costa
  • Alexandre Almeida de Oliveira

DOI:

https://doi.org/10.56238/revgeov17n2-015

Palabras clave:

Inteligencia Artificial, Exámenes de Imagen, Radiología, Equipo Multidisciplinario, Toma de Decisiones Clínicas

Resumen

La incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) a los exámenes de imagen ha redefinido la forma en que se produce, interpreta y utiliza la información diagnóstica en la atención médica. En un contexto de creciente complejidad clínica y demanda de decisiones más precisas, la IA emerge como una herramienta estratégica para apoyar la práctica clínica, con impactos directos en la atención multidisciplinaria. Este estudio tuvo como objetivo analizar las contribuciones de la Inteligencia Artificial aplicada a los exámenes de imagen a la toma de decisiones clínicas y a la integración de la atención multidisciplinaria. Se trata de una investigación cualitativa, analítico-interpretativa, basada en la literatura científica reciente. Los resultados muestran que la IA aplicada a la radiología médica y dental aumenta la eficiencia diagnóstica, favorece la priorización de casos críticos y fortalece la planificación terapéutica compartida entre médicos, enfermeras, profesionales de radiología, farmacéuticos, fisioterapeutas, logopedas y otros profesionales del equipo. Sin embargo, también se identifican desafíos éticos, organizativos y de capacitación que requieren una gobernanza responsable y capacitación interprofesional. Se concluye que la Inteligencia Artificial en los exámenes de imagen representa una oportunidad relevante para mejorar la atención médica, siempre que se integre en prácticas colaborativas, centradas en el paciente y guiadas por sólidos principios éticos.

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Referencias

ALDHAFEERI, F. M.; et al. Governing artificial intelligence in radiology: a systematic review. Insights into Imaging, v. 16, n. 1, p. 1–15, 2025.

ALHARBI, S. S.; et al. Exploring the applications of artificial intelligence in dental imaging: a systematic review. Dentomaxillofacial Radiology, v. 53, n. 2, p. 20230345, 2024.

ALI, M.; et al. Artificial intelligence in dental radiology: current applications and future perspectives. Journal of Dental Sciences, v. 20, n. 1, p. 1–10, 2025.

CROTTY, E.; et al. Artificial intelligence in medical imaging education: implications for training and professional development. Radiography, v. 30, n. 1, p. 1–7, 2024.

D’ELIA, A.; et al. Perceptions of an artificial intelligence-based clinical decision support system among prescribers. BMJ Open, v. 15, n. 11, e102833, 2025.

GOMEZ-CABELLO, C.; et al. Artificial intelligence-based clinical decision support systems: implications for multidisciplinary care. Journal of Biomedical Informatics, v. 150, p. 104646, 2024.

GOTTA, J.; et al. Implementation of artificial intelligence in radiology practice: challenges and opportunities. European Journal of Radiology, v. 172, p. 111215, 2025.

IRSHAD, S. U.; et al. Artificial intelligence in radiology: a promising tool or an emerging challenge? Radiology: Artificial Intelligence, v. 7, n. 1, p. e230198, 2025.

KATAL, S.; et al. Artificial intelligence in radiology: from promise to practice. Diagnostics, v. 14, n. 3, p. 356, 2024.

LAWRENCE, R.; et al. Artificial intelligence for diagnostics in radiology practice: a review. The British Journal of Radiology, v. 97, n. 1156, p. 20230412, 2024.

MOLWITZ, I.; et al. Economic value of artificial intelligence in radiology: a systematic review. European Radiology, v. 35, n. 2, p. 987–998, 2025.

PAYÁN-SALCEDO, H. A.; et al. Application of artificial intelligence in physical rehabilitation: a scoping review. Journal of Rehabilitation Medicine, v. 57, p. jrm00456, 2025.

SULEMAN, M. U.; et al. Assessing the generalizability of artificial intelligence models in radiology: a systematic review. NPJ Digital Medicine, v. 8, n. 1, p. 34, 2025.

WORLD HEALTH ORGANIZATION. Ethics and governance of artificial intelligence for health. Geneva: World Health Organization, 2021.

YAN, L.; et al. Progress in the application of artificial intelligence in ultrasound medicine. Diagnostics, v. 15, n. 4, p. 512, 2025.

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Publicado

2026-02-09

Número

Vol. 17 Núm. 2 (2026): Revista Regeo - Interdisciplinar

Sección

ARTÍCULOS

Cómo citar

Pereira, C. A. B., Lopes, J. M. C., Campos, C. S., da Silva Franco, B. H., Florindo, D. G., de Sousa, L. B., Silva, F. S., Pires, P. G. da S., Ferreira, B. A., da Silva, L. A. F., Melo, K. R. da S., Sestari, L. E., dos Santos, U. F., Martins, D. V. da S., Ribeiro, N. G., Ferreira, L. K. R. da C., Alves, E. L. P., Coutinho, A. C. F., da Silva, J., … de Oliveira, A. A. (2026). INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LOS EXÁMENES DE IMAGEN: IMPACTO EN LA TOMA DE DECISIONES CLÍNICAS Y LA PRÁCTICA SANITARIA MULTIPROFESIONAL. Revista De Geopolítica, 17(2), e1484. https://doi.org/10.56238/revgeov17n2-015