A inteligência Artificial (I.A.), considerada um ramo da Engenharia a definir novos conceitos e novas soluções para resolver desafios complexos, passo a passo, vem dando sinal de transformação da vida moderna. Para Russel e Norvig (2004), “os filósofos já muito antes dos computadores procuravam a resposta para o funcionamento da mente humana, o mesmo objetivo da I.A.” A Medicina também não passa incólume do impacto causado pela Inteligência Artificial em Medicina (I.A.M.), conforme Nagila Gonçalves (2017). Supercomputadores capazes de armazenar dados e processar informação para detectar e diagnosticar doenças, é uma realidade, e essa revolução tecnológica interessa a governos, operadoras de saúde, clínicas e hospitais, mas, estarrece médicos especialistas das áreas de diagnóstico, particularmente os médicos radiologistas. O Watson é um caso destacado nesse universo: ele é um sistema de computação cognitiva que, segundo a IBM,  já leu toda a literatura médica disponível no mundo. Programadores alimentam esses sistemas com algoritmos avançados e os expõem a uma quantidade gigantesca de dados do big data, usando técnicas de I.A. como machine learning ou deep learning. Subsidiados, então, por informação científica e bilhões de imagens radiológicas, por exemplo, esses algoritmos conseguem descobrir e criar padrões, insights e hipóteses, com o potencial de gerar laudos informacionais, automaticamente. Do lado da Ciência da Informação (C.I.), desde Borko (1968), há inquietação acerca das propriedades e comportamento da informação, “as forças que governam seu fluxo, e os meios de processá-la para otimizar sua acessibilidade e uso”. Foskett (1980) destaca o caráter interdisciplinar da C.I. ao evidenciar a “sua fronteira com diversas áreas do conhecimento, dentre elas, a Ciência da Computação”, e Saracevic (1996), na International Conference on Conceptions of Library and Information Science, destaca a I.A. como “uma das áreas chave de interesse para ambas, Ciência da Comunicação e Ciência da Informação”, colocando-a como uma linha de pesquisa pertencente às Ciências Cognitivas. OBJETIVA-SE, portanto, avaliar o contributo do aporte teórico e conceitual da C.I. e a relevância da literatura médica sobre este tema, centrando-se em reflexões a respeito do impacto da I.A. na Radiologia Médica (R.M.), a curto e médio prazo. Assim, esta pesquisa se estabelece com a interrelação de saberes das áreas em foco. Na etapa da METODOLOGIA, através de uma revisão bibliográfica científica, tanto da C.I., quanto da R.M. avaliar-se-ão teorias, ideias, previsões e a relevância do fenômeno I.A. na R.M. Como RESULTADOS desta pesquisa, procura-se estabelecer a revisão de conceitos acerca de informação médica e científica sobre o assunto em tela, assim como a sua relevância ao ciclo informacional entre médicos e pacientes. Como CONCLUSÃO, emerge a questão fundamental: qual o valor do médico radiologista neste panorama de mudança do mundo informacional e da I.A.? Embora a I.A. possa atingir apenas certo nível de diagnóstico, a correlação das imagens com o contexto clínico e sua integração com o status dos biomarcadores, informações moleculares e outros dados informacionais biológicos, são críticos. Assim, os médicos radiologistas não devem mais ser "meros" diagnósticos, mas devem integrar suas especialidades com os parâmetros da informação biológica da doença para produção de uma narrativa abrangente e multifacetada a transmitir informação e direcionar o gerenciamento de pacientes de uma maneira mais holística.

Palavras-chave: Medicina – Gestão da informação digital. Informação médica – Cibernética. Inteligência Artificial – I.A.