A pandemia de COVID-19, causada pelo vírus SARS-CoV-2, impôs um desafio global sem precedentes aos sistemas de saúde. A semelhança dos sintomas respiratórios com outras doenças, como pneumonias bacterianas e virais, torna o diagnóstico diferencial complexo. Métodos convencionais, como exames laboratoriais e tomografias computadorizadas (TC), apresentam limitações em tempo e especificidade. Nesse cenário, a Inteligência Artificial (IA) surge como ferramenta promissora para aprimorar o diagnóstico rápido e preciso por meio da análise automatizada de imagens médicas. Este estudo tem como objetivo revisar sistematicamente a literatura publicada entre 2020 e 2025 sobre a aplicação de modelos de IA — especialmente redes neurais convolucionais (CNNs) e técnicas de deep learning — no diagnóstico diferencial entre COVID-19 e outras doenças pulmonares, priorizando estudos com validação clínica e uso de imagens de raio-X torácico e tomografia computadorizada.
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