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Description
Introdução
Sistemas de inteligência artificial para apoio diagnóstico estão sendo integrados ao currículo médico para ensinar interpretação de exames, reconhecimento de padrões e tomada de decisão clínica. Estes sistemas oferecem casos virtuais adaptativos e feedback inteligente para desenvolver competências diagnósticas.
Objetivo
Analisar como sistemas de inteligência artificial são utilizados no ensino do diagnóstico médico, identificando ferramentas de apoio à decisão clínica, metodologias de ensino adaptativo e impactos no desenvolvimento do raciocínio diagnóstico dos estudantes.
Material e Métodos
Desenho: Revisão de escopo com metodologia sistemática Pergunta norteadora: Como sistemas de inteligência artificial são utilizados no ensino diagnóstico médico e quais competências clínicas são desenvolvidas? Bases de dados: PubMed e Scopus Descritores MeSH: "Artificial Intelligence"[MeSH] OR "Machine Learning"[MeSH] OR "Deep Learning"[MeSH] AND "Diagnosis, Computer-Assisted"[MeSH] OR "Decision Support Systems, Clinical"[MeSH] AND "Education, Medical"[MeSH] OR "Students, Medical"[MeSH] OR "Clinical Reasoning"[MeSH]. Período: 2016-2024 Critérios de inclusão: Estudos sobre sistemas de inteligência artificial no ensino diagnóstico médico Extração de dados: Sistemas de inteligência artificial utilizados, metodologias adaptativas, competências desenvolvidas, métricas de raciocínio clínico
Resultados Esperados
Mapeamento de sistemas de inteligência artificial diagnóstica educacionais, evidências de melhoria no raciocínio clínico, metodologias de ensino adaptativo mais eficazes e competências digitais desenvolvidas.
Conclusão
Orientará a integração de sistemas de inteligência artificial diagnóstica no currículo médico, garantindo formação adequada para trabalhar colaborativamente com tecnologias inteligentes na prática clínica.
| Palavras-chave | Inteligência artificial, Diagnóstico assistido, Ensino médico, Raciocínio clínico, Sistemas adaptativos |
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