APLICAÇÕES DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO PRECOCE DE DOENÇAS CRÔNICAS AVANÇOS E LIMITAÇÕES ÉTICAS - Barcelos, Vagner Marins; Ferraz, Leda; Ramos, Luciana Aparecida Ribeiro; do Nascimento, Luan Souza; Pizzolio, Priscila Valéria Silva; de Souza, Ana Paula do Prado Cardoso; Ballaris, Alessandra de Lourdes; Araújo, Karina Simão; da Silva, Ana Elisa Pereira; Borges, Weslley dos Santos; Lopim, Glauber Menezes; Lovadini, Vinicius de Lima; et al. (Revista de Geopolítica, 2025)
A inteligência artificial representa transformação disruptiva na saúde contemporânea, particularmente no diagnóstico precoce de doenças crônicas, suscitando questões éticas fundamentais relacionadas à privacidade, equidade e responsabilidade clínica. Este estudo analisa criticamente as aplicações de inteligência artificial no diagnóstico precoce de doenças crônicas, examinando avanços tecnológicos e limitações éticas associadas. A metodologia fundamenta-se em revisão sistemática da literatura científica mediante busca em bases de dados internacionais (PubMed, IEEE Xplore, Scopus, Web of Science, SciELO) no período de 2020 a 2025, com análise qualitativa de 38 publicações selecionadas. Os resultados evidenciam que algoritmos de machine learning e deep learning alcançam desempenho diagnóstico comparável ou superior a especialistas humanos em oftalmologia, cardiologia e oncologia, com sensibilidade frequentemente superior a 90%. Contudo, identificam-se limitações substanciais relacionadas a vieses algorítmicos, opacidade decisória e desafios de generalização entre populações distintas. As implicações éticas organizam-se em cinco dimensões: privacidade de dados, equidade no acesso, transparência algorítmica, responsabilidade clínica e impacto na relação médico-paciente. Conclui-se que a inteligência artificial possui potencial transformador genuíno, porém sua implementação responsável demanda frameworks regulatórios robustos, técnicas de explicabilidade e compromisso ético com princípios bioéticos fundamentais.