ATENÇÃO MULTIDIMENSIONAL NO DIAGNÓSTICO DO ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL: EVIDÊNCIAS DO USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PRÁTICA EM SAÚDE - Leite, Thauane Carneiro; de Souza, João Victor Garcia; Haas, Patrícia (Revista de Geopolítica, 2026)
Introdução: A inteligência artificial vem emergindo como um recurso importante na medicina diagnóstica, sobretudo nas áreas médicas de cardiologia e neurologia, sua aplicação no diagnóstico de doenças cardiovasculares e no manejo de acidentes vasculares cerebrais representa um avanço na precisão, agilidade e eficiência clínica. A partir desta perspectiva, torna-se importante analisar criticamente as contribuições atuais da Inteligência Artificial (IA) na prática médica. Objetivo: investigar a eficiência da aplicação da IA no diagnóstico dos casos de Acidente Vascular Cerebral e seus benefícios, limitações e impactos no contexto clínico. Metodologia: trata-se de uma revisão narrativa de artigos publicados no período de 2021 e 2025, investigados e recuperados nas bases  PubMed, SciELO, LILACS e Biblioteca Virtual da Saúde (BVS). Foram incluídos estudos que abordassem diretamente o uso de IA em ecocardiografia, eletrocardiograma e neuroimagem associadas ao AVC. Resultados: algoritmos de aprendizado, como as redes neurais convolucionais, indicam alto desempenho na detecção precoce de AVCs e de disfunção sistólica ventricular esquerda. A IA indica alta acurácia e valor preditivo, especialmente em exames como ECG e ecocardiograma, além de permitir uma análise rápida e confiável de imagens cerebrais no contexto agudo. Conclusão: a IA tem papel promissor e crescente na medicina, contribuindo para diagnósticos mais rápidos e precisos, mas sua implementação requer critérios rigorosos e capacitação profissional. A tecnologia deve ser vista como um apoio à decisão clínica  aliada ao raciocínio médico.