O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO E NA SAÚDE: IMPACTOS, TRANSFORMAÇÕES E DESAFIOS CONTEMPORÂNEOS.
DOI:
https://doi.org/10.36557/2674-9432.2026v5n1p2019-2033Palavras-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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