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Saiba mais sobre a inteligência artificial na radiologia

Engana-se quem pensa que a inteligência artificial (IA) é um recurso distante do cotidiano e presente apenas em grandes centros tecnológicos. Uma simples sugestão em ferramentas de busca das redes sociais já representa a presença da IA no dia a dia.

Então, como seria possível a atuação do recurso na medicina? A resposta para essa pergunta é simples: a IA figura como importante auxiliar na assistência em saúde, beneficiando médicos e pacientes.

É preciso ressaltar que cada área da saúde pode usufruir de vantagens específicas. Neste texto, será abordada a utilidade da inteligência artificial na radiologia. Continue a leitura para se inteirar do assunto!

O que é a inteligência artificial

O primeiro tópico a ser esclarecido envolve os conceitos associados com a inteligência artificial. O princípio de funcionamento dessa tecnologia figura como a “predição de resultados decorrente de uma análise de dados, tal qual uma análise estatística”, como explicado pelo Dr. Ivan Godoy, médico radiologista.

A análise em questão engloba todo o processamento de informações e, por conseguinte, os padrões passam a ser reconhecidos, refinando o processo de aprendizado e resolução de problemas por parte das máquinas.

A velocidade observada no processo de obter conclusões por meio de um grande volume de dados pode fazer uma analogia ao raciocínio humano, representando, assim, uma inteligência artificial.

Contudo, é errôneo afirmar que as máquinas pensam como os seres humanos. Na verdade, a tecnologia em questão aumenta a percepção humana e auxilia na tomada de decisões, utilizando algoritmos de autocorreção com o intuito de fazer previsões por meio da interpretação de dados.

A aplicação da inteligência na radiologia é realizada por meio de técnicas de Machine Learning e principalmente de Deep Learning.. O primeiro conceito retrata essencialmente a capacidade de aprendizado à medida em que a máquina é exposta a novas informações. Já o segundo figura, de fato, como um aprendizado profundo, associado com a capacidade de identificação e reconhecimento de dados, principalmente por meio de redes neurais artificiais.

Aplicações da inteligência artificial na radiologia

Com a abordagem feita no tópico anterior, é possível compreender que na radiologia são aplicadas técnicas de Machine Learning e, em casos específicos, de Deep Learning, como será explicado a seguir. A atuação envolve funções diversas, das mais simples às mais complexas.

Há grande potencial para implementação da IA durante o agendamento de exames e a otimização de protocolos de aquisição de imagens. Porém, é preciso reforçar a atuação em tarefas que requerem maior complexidade, como a detecção de achados nos exames e a priorização de listas de trabalho em decorrência de sinas críticos detectados nas imagens.

Não obstante, além do reconhecimento de informações contidas nas visualizações dos exames realizados, a IA apresenta papel crucial na correlação dos achados clínicos com os dados contidos no prontuário eletrônico daquele paciente.

A fim de exemplificar situações em que a IA atua na prática, é possível citar a avaliação da idade óssea, função que aumenta a precisão diagnóstica e reduz a variabilidade. Complementando, ao analisar especificamente os achados radiológicos, há algoritmos de Deep Learning com o potencial de auxiliar na detecção de :

  • nódulos pulmonares;
  • nódulos mamários;
  • sangramento intracraniano.

Impactos dos usos da IA na radiologia

Pensando agora nos impactos da inteligência artificial na atuação radiológica, é preciso retomar o conceito de Deep Learning apresentado no início do texto. Como dito pelo Dr. Ivan Godoy, “as técnicas específicas têm o potencial de reconstruir automaticamente as imagens, além de reduzir a dose de contraste e os artefatos nos exames em questão”.

Contudo, ainda segundo Dr. Ivan, a atuação vai além disso como por exemplo na identificação e segmentação automática de lesões para acompanhamento e análise comparativa.

Outro ponto que merece destaque é o uso de algoritmos de Deep Learning para a triagem de radiografias normais e alteradas. Essa função otimiza a assistência prestada, visto que prioriza casos de acordo com a severidade dos achados encontrados.

As aplicações mais frequentes de IA na radiologia podem ser conferidas na lista abaixo:

  • fraturas;
  • sangramento intracraniano;
  • tromboembolismo pulmonar.

Fazendo uma rápida reflexão, não é difícil perceber como a detecção rápida e precisa é fundamental para que sejam colocadas em prática as condutas corretivas das patologias em questão. Tal assertividade e urgência no momento do diagnóstico são cruciais para execução hábil dos tratamentos necessários.

A inteligência artificial e o trabalho do médico radiologista

Por fim, sabendo como a IA pode atuar na radiologia, é necessário identificar a sua contribuição ao médico, de modo que seja possível aproveitar o melhor do conhecimento e da atuação de ambas as partes.

Tendo em vista as situações expostas anteriormente, o aporte da IA ao radiologista proporciona recursos capazes de tornar o diagnóstico mais preciso. Consequentemente, cresce a confiança do médico no momento do laudo e da tomada de decisões associadas ao caso.

Dando destaque para o relatório elaborado ao realizar o laudo, por meio da IA suas informações podem ser cada vez mais completas e precisas. Isso é fundamental para que seja feito um retorno adequado ao médico solicitante e, por conseguinte, colocadas em prática as melhores condutas e terapêuticas de tratamento.

O Dr. Ivan reforça, ainda, que esses benefícios retratam a precisão e a personalização da medicina, haja vista que os achados podem ser correlacionados com os dados do paciente, sejam eles clínicos, patológicos, genéticos e até mesmo sociais. Em suma, ao realizar tais associações, a imagem deixa de apresentar um mero achado e o incorpora a uma realidade específica do indivíduo.

Enfim, é quebrado o mito de que a IA figura como uma ameaça ao radiologista. Suas ferramentas figuram como auxiliares da prática médica, sendo necessária a avaliação de quais parâmetros tecnológicos serão úteis em determinado momento.

Cabe ao médico indicar os recursos que poderão aumentar a produtividade e auxiliar na chegada ao diagnóstico preciso. Dessa forma, sua atuação não é anulada, mas há, sim, uma economia de despesas com condutas que não seriam efetivas em caso de diagnóstico equivocado.

Com este artigo, procuramos esclarecer como vem sendo a atuação da inteligência artificial na radiologia. É importante dizer que muitos recursos ainda estão na fase de pesquisa e necessitam de maiores estudos para implementação. Entretanto, o radiologista já pode contar com ferramentas já estabelecidas no dia a dia de uma clínica especializada e que auxiliam na otimização das tarefas locais.

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