APLICAÇÕES DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA EM IMAGENS TERMOGRÁFICAS PARA PREDIÇÃO DE AGRAVOS À SAÚDE: UMA REVISÃO NARRATIVA

Autores

• Marcos Pires Unisc

DOI:

https://doi.org/10.17058/5fsmjt42

Palavras-chave:

Termografia, Aprendizado de máquina, Diagnóstico, Saúde

Resumo

Introdução: A criação de um banco de dados é essencial em pesquisa pois armazena, centraliza e protege dados, além de ser fundamental para a análise e treinamento de sistemas de Machine Learning (ML), que usam algoritmos para identificar padrões nos dados e prever resultados futuros. Objetivo: Identificar estudos sobre o uso de técnicas de Machine Learning para a predição de agravos de saúde utilizando imagens termográficas. Metodologia: Realizou-se uma revisão narrativa da literatura como apoio a um estudo maior focado em desenvolver uma metodologia analítica para monitorar complicações de terapias infusionais. A busca foi realizada nas bases PubMed, Web of Science e Scopus, incluindo estudos sobre termografia infravermelha e aplicação de ML para previsão de agravos de saúde. Resultados: A revisão evidenciou o uso crescente da termografia infravermelha como ferramenta diagnóstica na saúde, por meio da identificação de variações térmicas na pele. A aplicação de ML nas imagens termográficas tem mostrado grande potencial para aprimorar a análise das imagens e prever condições de saúde com mais precisão. Contudo, a implementação de técnicas de ML enfrenta desafios, como a necessidade de validação rigorosa e a falta de pessoal qualificado, limitando sua aplicação clínica. Conclusão: A integração de termografia infravermelha e técnicas de ML tem grande potencial para diagnóstico precoce e monitoramento de saúde, mas enfrenta obstáculos técnicos e operacionais na prática clínica.

 

 

 

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