O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO E NA SAÚDE: IMPACTOS, TRANSFORMAÇÕES E DESAFIOS CONTEMPORÂNEOS.

Autores

  • Whuérica Morais e Sousa
  • Jessica Tamiles Andrade de Souza
  • Jecivania Alves da Silva
  • João Ferreira da Rocha Filho
  • Joseana Duarte Villaverde Haszler
  • Leidy Vânia Pereira da Silva Neres
  • Manoel Geraldo Morais Lima
  • Marcia Alvares Ferreira e Silva
  • Rebeca Sales Giugni

DOI:

https://doi.org/10.36557/2674-9432.2026v5n1p2019-2033

Palavras-chave:

Inteligência artificial. Educação. Saúde. Aprendizado de máquina. Processamento de linguagem natural. Sistemas de recomendação. Impactos. Transformações.

Resumo

A inteligência artificial (IA) tem se consolidado como tecnologia transformadora nos setores educacional e da saúde, reconfigurando processos, práticas e relações institucionais. Este artigo tem o objetivo de examinar os impactos, transformações e desafios contemporâneos da IA nesses campos, com ênfase em três vertentes tecnológicas fundamentais. No aprendizado de máquina, algoritmos analisam grandes volumes de dados para identificar padrões preditivos: na educação, previnem evasão escolar e personalizam percursos de aprendizagem; na saúde, auxiliam diagnósticos precoces por imagem e predizem respostas terapêuticas individualizadas. O processamento de linguagem natural (PLN) viabiliza interações mais humanizadas: na educação, sistemas de tutoria inteligente, detectam concepções errôneas e oferecem explicações contextualizadas; na saúde, extrai informações de prontuários, automatiza documentação clínica e alimenta assistentes virtuais que realizam triagens iniciais e orientam pacientes, reduzindo a carga burocrática sobre profissionais. Os sistemas de recomendação operam personalizando conteúdos e intervenções: no contexto educacional, sugerem materiais didáticos adaptados ao ritmo e estilo de cada aluno; na saúde, recomendam planos nutricionais, atividades físicas e terapias alinhadas a perfis genéticos e condições clínicas específicas. Os principais impactos e transformações na prática incluem, na educação, a automação de tarefas administrativas, a análise preditiva de desempenho e a personalização do ensino em escala, redimensionando o papel do professor para funções de mediação e curadoria. Na saúde, destacam-se diagnósticos mais precisos, procedimentos cirúrgicos minimamente invasivos potencializados por robótica inteligente, medicina personalizada baseada em dados genômicos e otimização da gestão hospitalar. Contudo, desafios éticos e sociais emergem: vieses algorítmicos que reproduzem desigualdades, opacidade decisória, riscos à privacidade de dados sensíveis e ampliação do fosso digital entre instituições com diferentes capacidades de adoção tecnológica. A mitigação desses desafios exige governança democrática, marcos regulatórios robustos e formação crítica de profissionais e usuários.

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Referências

BAKER, R. S. Stupid Tutoring Systems, Intelligent Humans. International Journal of Artificial Intelligence in Education, v. 26, n. 2, p. 600-614, 2016.

BAKER, R. S.; INVENTADO, P. S. Educational Data Mining and Learning Analytics. In: SAWYER, R. K. (ed.). The Cambridge Handbook of the Learning Sciences. 2. ed. Nova York: Cambridge University Press, 2014. p. 253-272.

FLORIDI, Luciano et al. AI4People: an ethical framework for a good AI society. Minds and Machines, v. 28, n. 4, p. 689-707, 2018.

GRAESSER, A. C.; CAI, Z.; MORGAN, B.; WANG, L. AutoTutor: advances and insights. In: SAWYER, R. K. (ed.). The Cambridge Handbook of the Learning Sciences. 2. ed. Nova York: Cambridge University Press, 2014. p. 333-350.

HORS-FRAILE, Santiago et al. Design of a Recommendation System for Healthy Nutrition and Physical Activity. Journal of Medical Internet Research, v. 20, n. 5, e178, 2018.

LUCKIN, R.; HOLMES, W.; GRIFFITHS, M.; FORCIER, L. B. Intelligence Unleashed: an argument for AI in Education. London: Pearson, 2016.

OBERMEYER, Ziad; EMANUEL, Ezekiel J. Predicting the Future — Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. New England Journal of Medicine, v. 375, n. 13, p. 1216-1219, 2016.

RAJKOMAR, A.; DEAN, J.; KOHANE, I. Machine Learning in Medicine. New England Journal of Medicine, Boston, v. 380, n. 14, p. 1347-1358, abr. 2019.

RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial: uma abordagem moderna. 4. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2021.

SAVOVA, G. K.; DANCIU, I.; ADUSUMILLI, S.; AFSAN, N. Use of Natural Language Processing to Support Clinical Documentation. Journal of the American Medical Informatics Association, v. 26, n. 6, p. 581-585, jun. 2019.

SHERMIS, Mark D.; BURSTEIN, Jill (ed.). Handbook of Automated Essay Evaluation: current applications and new directions. New York: Routledge, 2013.

TOPOL, E. J. Deep Medicine: how artificial intelligence can make healthcare human again. Nova York: Basic Books, 2019.

WANG, Yanshan et al. Clinical information extraction applications: A literature review. Journal of Biomedical Informatics, v. 77, p. 34-49, 2018.

WIESNER, Martin; PFEIFER, Daniel. Health Recommender Systems: Concepts, Requirements, Technical Basics and Challenges. International Journal of Environmental Research and Public Health, v. 11, n. 3, p. 2580-2607, 2014.

WORLD HEALTH ORGANIZATION. Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. Geneva: WHO, 2021.

YU, K. H.; KOHANE, I. S. Artificial intelligence in healthcare: a perspective from the National Academy of Medicine. Nature Medicine, v. 25, n. 1, p. 44-56, jan. 2019.

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Publicado

2026-02-25

Como Citar

SOUSA, Whuérica Morais e; SOUZA, Jessica Tamiles Andrade de; SILVA, Jecivania Alves da; ROCHA FILHO, João Ferreira da; HASZLER, Joseana Duarte Villaverde; NERES, Leidy Vânia Pereira da Silva; LIMA, Manoel Geraldo Morais; SILVA, Marcia Alvares Ferreira e; GIUGNI, Rebeca Sales. O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO E NA SAÚDE: IMPACTOS, TRANSFORMAÇÕES E DESAFIOS CONTEMPORÂNEOS. Periódicos Brasil. Pesquisa Científica, Macapá, Brasil, v. 5, n. 1, p. 2019–2033, 2026. DOI: 10.36557/2674-9432.2026v5n1p2019-2033. Disponível em: https://periodicosbrasil.emnuvens.com.br/revista/article/view/674. Acesso em: 10 maio. 2026.

Edição

Seção

Computação, Robótica e Tecnologia