REDES NEURAIS BIOLÓGICAS (RNB) E SUA ACURÁCIA NO RECONHECIMENTO DE IMAGENS NEURORRADIOLÓGICAS: RESULTADOS PARCIAIS E PERSPECTIVAS
Authors: Moraes Armesto Leonardo , Magalhães Daniel , dos Santos Laurita 
Published: February 2025

Resumo: A inteligência artificial (I.A) é tecnologia capaz de resolver problemas complexos que normalmente
seriam solucionados por humanos. Suas características funcionais e aplicativas são percebidas de forma
elaborada nas redes neurais artificiais (RNA), que a partir de uma constituição computacional, mimética ao
encadeamento físico e funcional das competências neuroprocessuais do ser humano, é recurso-chave em
reconhecimento e análise de padrões imagéticos e informacionais, prestando grande suporte no âmbito da saúde
e cuidado. Desta forma, sua base, a rede neural biológica (RNB), é reconhecidamente seu modelo referencial de
criação, desenvolvimento e melhoramento, objetivando desempenhos cada vez mais eficazes do ponto de vista
da acurácia e evidenciação médico-diagnóstico. O estudo objetiva tanto a análise das respostas de grupos de
alunos e profissionais em medicina (RNB) – médicos e graduandos – em questionários técnicos, compostos por
imagens neurorradiológicas (saudáveis e doentes), a fim de entender sua precisão e acertos, tendo em vista que
o mesmo questionário imagético foi respondido por uma RNA, preparada para essa finalidade, quanto de refletir
sobre as perspectivas de sua acurácia de forma qualitativa no que tange seu desempenho e limitações. O estudo
constitui-se de uma pesquisa exploratória com base na aplicação de questões fechadas (múltipla-escolha), de
cunho técnico-avaliativas, versadas em reconhecimento de padrões em imagens neurorradiológicas saudáveis
e doentes e aplicadas por meio da plataforma Google Forms. As imagens utilizadas foram colhidas tanto de
banco particular com protocolo aprovado em Comitê de Ética em Pesquisa (CEP) sob parecer nº3.657.509,
quanto de banco aberto (Plataforma Radiopaedia). Os questionários foram elaborados, bem como as imagens
selecionadas com suporte de médico neurorradiologista apoiador do estudo. Para isso, foram recrutados
participantes em três faixas/graus de conhecimento: graduandos em medicina (34), residentes em neurologia
(10) e neurologistas (10), onde cada grupo respondeu 4 perguntas com níveis de dificuldade relacionadas a seu
grau de compreensão técnica sobre o assunto, sendo todas com base em imagens de ressonância nuclear
magnética (RNM). Incluíram-se maiores de idade, que detinham documento comprobatório legitimando-o ao
referente grupo e aqueles que responderam o questionário na íntegra. Excluíram-se aqueles que não anuíram
ao Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), que não responderam o questionário em sua totalidade,
ou que não cumpriram aos critérios inclusivos. Nisso, o desenvolvimento da RNA, teve o intuito de servir como
inteligência de referência na resposta as mesmas perguntas, devido sua assertividade elevada, observada na
literatura correspondente. Os resultados parciais a partir das respostas dos grupos da RNB - coletadas, tabuladas
e analisadas - expressam baixa acurácia em termos de acertos quando comparadas as mesmas perguntas por
parte da RNA. Quando analisado em perspectiva, não se nota relação direta entre a melhor performance em
acertos que acompanhe os graus/níveis de conhecimento por grupo. Por fim, as aplicações que analisam a
capacidade de reconhecimento de padrões em imagens médicas por RNB se mostram incipientes, sendo ainda
menos notadas quando estas são comparadas as RNAs, cabendo mais pesquisas que aprofundem a temática e
que contribuam para o melhoramento perceptivo da RNB e, por meio disso, em assistência a saúde.