Diagnóstico por imagem e inteligência artificial: descubra como auxilia radiologistas

A Inteligência Artificial (IA) é uma importante aliada da radiologia. De fato, suas aplicações permitem priorizar casos críticos de maneira rápida, ter resultados de exames em segundos, tornar o atendimento mais preciso e iniciar tratamentos precocemente.

O avanço deste tipo de tecnologia na medicina, de modo geral, ganha cada vez mais força e promete crescer muito nos próximos anos. Por este motivo, é muito importante que você fique por dentro do assunto e entenda como a IA se transformou em um verdadeiro divisor de águas na radiologia.

Quer saber mais? Confira o artigo a seguir!

O que é inteligência artificial?

A Inteligência Artificial pode ser definida como a inteligência realizada por máquinas na execução de tarefas complexas. O conceito, no geral, envolve a ideia de ter um sistema capaz de armazenar dados e manipulá-los com o máximo de segurança, adquirir conhecimento e manipular o conhecimento de maneira adequada.

Ela está presente em nosso dia a dia de diferentes maneiras, como nas recomendações personalizadas que recebemos do smartphone, casas inteligentes e reconhecimento facial feito por dispositivos. A Inteligência Artificial na medicina (IAM) atua em diversos campos. Entre os principais estão a radiologia, laboratórios, medicina intensiva e no controle e alerta de doenças em ambientes educacionais.

Qual é a importância da inteligência artificial na radiologia?

A Inteligência Artificial (IA) chegou para ser uma grande aliada da radiologia. Isso porque ela torna o trabalho do médico muito mais eficiente, rápido e seguro na hora de chegar a um diagnóstico preciso. Diante dos benefícios, a IA entra como uma ferramenta específica para agregar valor na rotina do radiologista e na medicina, de forma geral, no tratamento com o paciente.

Mesmo que a IA tenha interferência importante no auxílio do diagnóstico por imagem, a palavra final na avaliação é do profissional da saúde. Ou seja, não é uma situação em que a máquina substitui a atuação humana, mas um trabalho em conjunto, como os conhecimentos e experiências do homem somados aos recursos tecnológicos disponíveis.

Existem, ainda, resultados positivos na organização das atividades do radiologista. Afinal de contas, tarefas repetitivas podem ser realizadas pela máquina para evitar a sobrecarga de trabalho. Além disso, o armazenamento dos dados dos pacientes em nuvem de rápido acesso é outro destaque.

Aplicações da IA na radiologia

A aplicação da Inteligência Artificial na radiologia acontece de diferentes formas. De maneira geral, é possível se beneficiar muito dos softwares e ferramentas envolvidas, porque a radiologia é uma área que trabalha com base em repetição de padrões.

Essas patologias costumam apresentar as mesmas características de identificação nos exames e imagens e eles se repetem. O grande diferencial é que quando o profissional identificar um padrão, outra doença relacionada também pode ser encontrada sem a necessidade de tantos exames, e tudo isso funciona como um verdadeiro guia nas diferentes etapas do seu tratamento.

Machine Learning

O reconhecimento de padrões na radiologia é possível por meio do Machine Learning, que é justamente o segmento da IA que reconhece padrões e faz conexões com algoritmos e um grande conjunto de dados, o Big Data. A partir disso, uma máquina tem recursos suficientes para fazer o trabalho sem o auxílio humano, porém, sem a capacidade de análise em um trabalho com padrões e contrastes.

Deep Learning

Este segmento é parte do Machine Learning e representa um conjunto de algoritmos complexos. Eles são criados para assumir por mimetismo o cérebro humano em relação às redes neurais artificiais mais profundas. Na prática, o que se estabelece é a capacidade de identificar sons e imagens.

Quais as vantagens das soluções IA em instituições públicas e privadas?

Os custos elevados da saúde no Brasil, atualmente, são os maiores desafios das instituições públicas e privadas. Estima-se que os gastos relacionados sejam de 10% do valor do PIB (Produto Interno Bruto) de acordo com um levantamento feito pelo IBGE em 2019, e isso associado ao aumento da população idosa exige novos direcionamentos para que o sistema não fique sobrecarregado.

Além disso, a entrega de resultados de forma mais rápida é um grande diferencial, porque os profissionais podem ter acesso aos laudos em minutos. Funciona da seguinte forma: os equipamentos de diagnóstico por imagem enviam as imagens em questão de segundos para os monitores, enquanto os softwares fazem as análises inteligentes.

Dessa forma, os profissionais avaliam os relatórios e chegam ao diagnóstico com a otimização do trabalho sem sobrecarregar o sistema de atendimento. Outra vantagem dos sistemas de IA é a possibilidade não apenas de avaliar as imagens dos exames radiológicos, mas também de fazer comparações com dados armazenados de outros exames já realizados.

Como a inteligência artificial pode ser usada nesse sentido?

Com as facilidades geradas pelo uso da Inteligência Artificial na radiologia, o profissional da área pode ter mais produtividade na função e concluir atividades em menos tempo. De acordo com estudos de alguns especialistas na área, a radiologia é um dos principais campos da medicina para que os algoritmos sejam usados com precisão.

Muitas de suas aplicações alcançaram taxas bem positivas em diagnósticos de tuberculose com radiografias e identificação de nódulos pulmonares com imagens de tomografia. Essas imagens mais precisas são fundamentais para que o profissional de radiologia passe a transformar suas atividades e aproveitar melhor o tempo na hora de lidar com uma alta quantidade de exames para avaliar.

Veja, a seguir, as aplicações da AI na radiologia!

Análise pré-radiologista

Um dos principais destaques, aqui, é a análise pré-radiologista. O equipamento faz a análise do exame de imagem antes do profissional de radiologia para definir quais serão as prioridades do atendimento. Tudo isso conforme a gravidade do quadro e as especificações necessárias. A tecnologia faz a identificação dos padrões das imagens, faz um pré-diagnóstico e coloca em uma fila de acordo com a urgência.

É como se fosse feita uma triagem dinâmica que seleciona quais casos ficam no topo de prioridade. Por exemplo, um paciente que chega com uma imagem sugestiva de hemorragia craniana deve receber atendimento o mais rápido possível, e isso será devidamente determinado pela seleção feita pela Inteligência Artificial.

Vale destacar também que a Inteligência Artificial detecta os achados mais comuns nos exames de tórax e isso faz muita diferença na sobrevida dos pacientes por trazer a possibilidade de receber um diagnóstico precoce e ter tratamentos mais eficientes.

Abordagem de segmentação automática

O processo aqui consiste no trabalho simultâneo entre o radiologista e os recursos do equipamento. O software dá a porcentagem de anormalidade e gera um relatório, que pode ser segmentação de um tumor, medição de volumetria do órgão ou marcador automático de vasos.

Já o radiologista deve fazer a análise qualitativa do caso com a ajuda das informações e medições feitas minuciosamente pela Inteligência Artificial. Em função disso, o conjunto dos esforços traz o resultado final do laudo rapidamente e evita atrasos no início dos tratamentos.

Agora ficou claro como a Inteligência Artificial funciona na radiologia e quais são os principais benefícios. O processo de modernização nas etapas de atendimento faz toda a diferença não apenas para o profissional que tem mais autonomia e organização como, principalmente, para os pacientes com diagnósticos rápidos e confiáveis.

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