Metodologias, ferramentas e aplicações da Inteligência Artificial nas diferentes linhas do combate a Covid-19

Neves, B. C.

2021 • Pesquisa Brasileira em Ciência da Informação e Biblioteconomia

Ficha bibliográfica

Síntese autoral

Estudo de caso sobre IA em saude

Comentário do Professor Calvete

O artigo é fundamental para compreender a aplicação da Inteligência Artificial em contextos de crise, destacando uma abordagem metodológica baseada na integração de modelos de aprendizado de máquina para a otimização de fluxos de decisão em saúde pública. A análise técnica evidencia como a IA atua na triagem automatizada, no processamento de linguagem natural para vigilância epidemiológica e na modelagem preditiva de disseminação viral, permitindo que gestores operem com níveis de latência reduzidos e maior acurácia estatística frente a cenários de alta incerteza. Para os alunos, o valor deste trabalho reside na demonstração prática de como a transição entre modelos preditivos e a implementação de infraestruturas de diagnóstico inteligente não é puramente algorítmica, mas depende da qualidade dos datasets estruturados e da conformidade com padrões de governança de dados em saúde. A leitura reforça a necessidade de desenvolver competências em análise crítica de algoritmos, incentivando-os a explorar como o tratamento de variáveis não lineares em modelos de redes neurais pode mitigar vieses decisórios e elevar a eficácia das intervenções sociais em larga escala.

Aplicabilidade acadêmica

Referencia teorica