INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA AO DIAGNÓSTICO VETERINÁRIO: PRECISÃO, ÉTICA E FUTURO CLÍNICO
DOI:
https://doi.org/10.63330/aurumpub.031-009Palavras-chave:
Aprendizado de máquina, Diagnóstico veterinário, Ética profissional, Medicina veterinária digital, Saúde animalResumo
Este capítulo tem como objetivo analisar as aplicações da Inteligência Artificial (IA) no diagnóstico veterinário, destacando ganhos de precisão, implicações éticas e perspectivas para o futuro clínico. A metodologia consistiu em revisão narrativa da literatura científica nacional e internacional, contemplando estudos recentes sobre aprendizado de máquina, redes neurais convolucionais e sistemas de apoio à decisão clínica aplicados à medicina veterinária. Os resultados indicam que algoritmos treinados com grandes bases de dados têm ampliado a acurácia diagnóstica em exames de imagem, patologia clínica e monitoramento remoto de animais, reduzindo variabilidade interpretativa e otimizando o tempo de atendimento. Contudo, evidenciam-se desafios relacionados à qualidade dos dados, vieses algorítmicos, responsabilidade profissional e proteção de informações sensíveis. Concluise que a IA representa ferramenta complementar promissora, capaz de fortalecer a prática veterinária baseada em evidências, desde que integrada a protocolos éticos, validação científica rigorosa e capacitação contínua dos profissionais.
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