Introdução: O projeto propõe o uso da inteligência artificial (IA) para auxiliar profissionais da saúde na realização de diagnósticos médicos, reduzindo erros causados pela fadiga e pela sobrecarga de trabalho. A IA atuaria como uma ferramenta de apoio, fornecendo uma segunda opinião rápida e precisa, sem substituir os médicos. Milhões de mortes evitáveis ocorrem devido a erros médicos e que, no Brasil, diagnósticos e tratamentos, especialmente na oncologia, podem demorar semanas para serem iniciados. Objetivos: O principal objetivo é contribuir para a ODS 9, promovendo inovação tecnológica na saúde e reduzindo o tempo de espera para diagnósticos e tratamentos, especialmente em casos urgentes. O sistema terá foco na identificação precoce de tumores cerebrais, nódulos pulmonares e outros tipos de câncer, aumentando as chances de sucesso do tratamento. Materiais e Método: O projeto prevê a criação de um complexo de servidores que armazenará casos médicos reais e hipotéticos para treinar algoritmos de redes neurais convolucionais (CNN). Esses algoritmos aprenderão continuamente com novos dados e correções realizadas por especialistas, tornando os diagnósticos cada vez mais rápidos e precisos. Além disso, a IA poderá sugerir tratamentos personalizados considerando fatores como idade, alergias, condições genéticas e outras características de cada paciente. A metodologia baseia-se na coleta de dados por meio de parcerias com hospitais, que fornecerão casos clínicos para alimentar o banco de dados. O treinamento da IA utilizará um sistema de reforço, no qual o algoritmo será recompensado quando apresentar respostas corretas e ajustado quando cometer erros, aprimorando seu desempenho ao longo do tempo. Resultados: Como resultados esperados, o projeto busca reduzir erros médicos, diminuir filas de espera e ampliar a eficiência do atendimento, tornando o sistema de saúde mais justo e acessível. Considerações Finais: Conclui-se que a inteligência artificial pode transformar a medicina diagnóstica, aumentando a precisão dos exames e apoiando os profissionais de saúde na tomada de decisões, contribuindo para salvar vidas e melhorar a qualidade do atendimento.
Palavras-chave: Inteligência artificial; Diagnóstico médico; Oncologia; Inovação em saúde.
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