Uso da inteligência artificial em diagnóstico por imagem veterinário: avanços, desafios e perspectivas futuras - Gonçalves, Júlia Pereira [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2025)
A inteligência artificial (IA) vem transformando diversas áreas da medicina veterinária, incluindo o diagnóstico por imagem. Este trabalho tem como objetivo analisar os avanços, desafios e perspectivas futuras do uso da IA no diagnóstico por imagem veterinário, a partir da revisão crítica de literatura científica e do posicionamento de entidades reguladoras nacionais e internacionais. Foram avaliados implicações legais, diretrizes éticas e barreiras na implementação segura da IA. Os resultados demonstram que a IA possui elevado potencial para auxiliar no diagnóstico e padronizar as interpretações de exames, tornando o processo mais eficiente. Entretanto, a adoção plena dessa tecnologia é limitada por questões éticas e regulatórias, falhas de transparência, riscos de viés e ausência de validação sólida. Além disso, estudos comparativos indicam que ainda existe a necessidade de supervisão humana. Por fim, conclui-se que a inteligência artificial deve ser implementada como ferramenta de apoio, acompanhada de regulamentação técnica, respaldo jurídico, transparência e capacitação profissional, visando garantir segurança e qualidade na medicina veterinária.

Artificial intelligence (AI) has been transforming several areas of veterinary medicine, including diagnostic imaging. This study aims to analyze the advances, challenges, and future prospects of AI use in veterinary diagnostic imaging, based on a critical review of scientific literature and the positions of national and international regulatory bodies. Legal implications, ethical guidelines, and barriers to the safe implementation of AI were assessed. The results show that AI has high potential to assist in diagnosis and standardize exam interpretations, making the process more efficient. However, the full adoption of this technology is limited by ethical and regulatory issues, lack of transparency, risks of bias, and the absence of robust validation. Furthermore, comparative studies indicate that there is still a need for human supervision. In conclusion, artificial intelligence should be implemented as a support tool, accompanied by technical regulation, legal backing, transparency, and professional training, in order to ensure safety and quality in veterinary medicine.
Use of artificial intelligence in veterinary imaging diagnosis: advances, challenges, and future perspectives
Keywords: Inteligência Artificial; Diagnóstico por imagem; Radiologia veterinária; Ética; Validação