A inteligência artificial (IA) tem se consolidado como tecnologia crucial na evolução da prática endocrinológica contemporânea. Sua incorporação ao cuidado clínico decorre da crescente disponibilidade de dados multimodais — laboratoriais, clínicos, de imagem, moleculares e fisiológicos — e de avanços no processamento computacional. Evidências apresentadas por Hasan (2025) mostram que modelos de IA têm sido decisivos na predição de risco em diabetes, no suporte à decisão clínica por meio de sistemas móveis e na automação da mensuração de sinais fisiológicos usando plataformas de baixo custo. Revisões recentes destacam que, na endocrinologia como um todo, técnicas de machine learning (ML) expandem-se para o diagnóstico de nódulos tireoidianos, predição de malignidade, classificação de tumores hipofisários, interpretação de tomografia adrenal e identificação de biomarcadores moleculares associados a doenças endócrinas complexas. O panorama atual revela avanços importantes, mas também desafios significativos: transparência algorítmica, viés demográfico, generalização inadequada para populações distintas daquelas utilizadas no treinamento e necessidade de validação multicêntrica. Este capítulo sintetiza as aplicações contemporâneas da IA na prática endocrinológica, discute barreiras éticas e regulatórias e aponta recomendações formuladas por iniciativas internacionais, como o EndoCompass, para integração segura da IA na medicina endócrina.
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