Inteligência artificial na identificação morfológica de leucócitos: uma análise comparativa entre sistemas automatizados e microscopia óptica convencional
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.21694662Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Leucócitos, Hematologia Digital, Redes Neurais Convolucionais, Diagnóstico LaboratorialResumo
A avaliação morfológica dos leucócitos constitui componente essencial do hemograma, subsidiando o diagnóstico e o acompanhamento de condições hematológicas, infecciosas e inflamatórias. Historicamente conduzida por microscopia ótica, essa etapa depende da experiência do examinador e está sujeita a variabilidade interobservador. O avanço de redes neurais convolucionais e de técnicas de visão computacional viabilizou sistemas de triagem automatizada capazes de classificar populações leucocitárias com desempenho analítico elevado. Esta revisão narrativa sintetiza evidências publicadas entre 2015 e 2025 sobre o desempenho comparativo entre algoritmos de Inteligência Artificial (IA) e a avaliação microscópica convencional na classificação de leucócitos. Estudos recentes reportam acurácias entre 97% e 99,8% na diferenciação de neutrófilos, eosinófilos, basófilos, linfócitos e monócitos em bases de referência como PBC, LISC e Raabin-WBC. Contudo, o desempenho declina de forma expressiva diante de blastos leucêmicos, formas imaturas e artefatos de coloração, cenários em que a revisão humana permanece insubstituível. Conclui-se que a IA atua como ferramenta complementar - não substitutiva - a expertise hematológica, sendo seu maior benefício a triagem de casos normais em larga escala, reservando a análise especializada para amostras morfologicamente complexas.
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