Objetivo: analisar a percepção de usuários de redes sociais a respeito da utilização de sistemas de IA no campo da saúde e os aspectos bioéticos associados a essa utilização. Método: Estudo de método mistos, do tipo descritivo-exploratório. O percurso metodológico foi dividido em duas etapas: (1) levantamento de informação a respeito dos principais aspectos bioéticos envolvidos na utilização de IA e (2) elaboração dos cenários de tomada de decisão. Os dados quantitativos foram analisados por meio de estatística descritiva a fim de caracterizar a amostra do ponto de vista sociodemográfico, bem como caracterizar o perfil de tomada de decisão da amostra com relação às questões bioéticas associadas à utilização de sistemas de IA. A análise dos dados qualitativos foi realizada por meio da análise de conteúdo de Bardin. Resultados: com relação ao perfil sociodemográfico pode-se observar uma amostra de adultos, do sexo feminino, com curso superior completo. Com relação às preocupados éticas associadas aos cenários aplicados, as principais preocupações foram em primeiro lugar a privacidade e confidencialidade dos dados, seguido de preocupações relacionadas à responsabilidade associada a utilização destas tecnologias, bem como ao consentimento informado. Conclusão: Desta forma, destaca-se a importância de novos estudos empíricos exploratórios como este, avaliando a percepção, atitudes e opiniões de públicos especializados, como profissionais da área da saúde, do direito, das humanidades, a fim de se obter evidências concretas para a elaboração de programas de gestão e governança dos sistemas de IA, sobretudo no cenário brasileiro, de escassez de recursos.

No abstract

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Background: Traffic accidents result in human and material damages. Although global agreements make commitments to reduce the number of victims of traffic accidents, at the local level, the challenges imposed on those responsible for identifying critical situations and proposing solutions challenge them daily. This peculiarity requires choosing the most appropriate instruments to assess road safety conditions and point out candidate locations for mitigating actions.Methods: Were obtained relevant studies on identifying and prioritizing accident-prone locations from the consultation of two electronic databases (Scopus and Web of Science). The data obtained were persisted on the Rayyan platform and evaluated by independent reviewers. Studies carried out in urban areas, which carry out the tasks of grouping accidents into units of analysis, identifying candidate areas, and prioritizing accident-prone locations, were selected.Results: Forty-two studies were selected and evaluated. The applied units of analysis, identification methods, and criteria for prioritizing candidate areas for accident-prone locations were identified among the studies found. The mapping of the works that apply statistical significance criteria of the findings and longitudinal analyses of the candidate sites was carried out.Conclusions: This work presents a narrative summary mapping the heterogeneity of applied approaches. The contribution of this study was the presentation of the roadmap for the different studies related to the analysis of APLs. Finally, it points to the need to adopt longitudinal analysis in future studies