A abordagem padrão para diagnosticar a fibrose pulmonar idiopática (FPI) inclui identificar o padrão usual de pneumonia intersticial (UIP) por meio de tomografia computadorizada de alta resolução (HRCT) ou biópsia pulmonar e excluir causas conhecidas de doença pulmonar intersticial (DPI). No entanto, as limitações da interpretação manual da imagem pulmonar, juntamente com outros motivos, como falta de conhecimento relevante e sintomas inespecíficos, têm dificultado o diagnóstico oportuno da FPI. Esta revisão propõe a definição do FPI precoce, enfatiza a urgência diagnóstica do FPI precoce e destaca as estratégias diagnósticas atuais e as perspectivas futuras do FPI precoce. A integração da inteligência artificial (IA), especificamente o aprendizado de máquina (ML) e o aprendizado profundo (DL), está revolucionando o procedimento diagnóstico da IPF precoce ao padronizar e acelerar a interpretação das imagens torácicas. Técnicas broncoscópicas inovadoras, como criobiopsia pulmonar transbrônquica (TBLC), classificador genômico e tomografia endobrônquica de coerência óptica (EB-OCT), oferecem alternativas menos invasivas de diagnóstico. Além disso, a ausculta torácica, os biomarcadores séricos e os genes de suscetibilidade são fundamentais para a indicação do diagnóstico precoce. A pesquisa contínua é essencial para refinar os métodos de diagnóstico e as estratégias de tratamento da FPI precoce.

Palavras-chave: Inteligência artificial; Diagnóstico; Fibrose pulmonar idiopática precoce; Tomografia computadorizada de alta resolução.