COMPARTILHE
  • Linkedin
  • Facebook
  • Twitter
  • Google Plus

Aplicações da inteligência artificial na radiologia

Por Dr. Renato M.E. Sabbatini, PhD em 17 de julho de 2018

aplicações com inteligência artificial

Em plena e rápida expansão no mundo todo, a inteligência artificial é uma tecnologia com potenciais e funcionalidades inimagináveis. Ela irá impactar profundamente todos os setores da sociedade. Não é exagero dizer que, na área da saúde a IA deve trazer uma verdadeira revolução nos processos de diagnóstico e tratamento, gerando imensuráveis benefícios aos profissionais e pacientes. O mesmo vale para as aplicações da inteligência artificial na radiologia.

Para avaliar o potencial da IA no apoio ao diagnóstico de imagens médicas, em fevereiro de 2018, o Google anunciou que uma de suas empresas subsidiárias, a Verily Life, criou um programa de escaneamento ocular (exame de fundo retinoscopia). Nele, um algoritmo específico consegue identificar dados da retina que são usados para detectar riscos de doenças cardiovasculares e outras doenças perceptíveis através de alterações oculares. De acordo com os dados divulgados pela organização, a ferramenta registrou 70% de acertos nos testes de imagens de pessoas reais que poderiam ter um ataque cardíaco ou um derrame em cinco anos.

Atualmente, esse tipo de análise de retina é realizada apenas por médicos oftalmologistas. Com o aperfeiçoamento de ferramentas e aplicações da inteligência artificial na saúde, a modalidade pode ganhar maior alcance e praticidade. Um exemplo é quando a instituição dispõe de um retinoscópio mas não tem um especialista para interpretar as imagens, principalmente para a triagem de normalidade.

O principal objetivo do desenvolvimento de aplicações com inteligência artificial é aprimorar e auxiliar atividades humanas, e não substituir o trabalho de radiologistas, por exemplo. Afinal, um diagnóstico radiológico não é baseado apenas em imagens. Todo médico, seja qual for a especialidade, avalia diferentes aspectos para chegar a um resultado, como o histórico do paciente, sintomas e sinais, patologias existentes, predisposições genéticas e familiares, e até questões psicológicas, sociais e ambientais.

O que a inteligência artificial pode fazer é ajudar o profissional a detectar casos raros e particularidades que por vezes não são visíveis facilmente a olho nu, ou então, quando os diagnósticos possíveis apresentam imagens muito parecidas ou apresentam extrema variabilidade, dando assim maior segurança aos profissionais.

Nesse sentido, a inteligência artificial tem um potencial muito grande na área de radiologia, uma vez que a especialidade é baseada em grande parte na análise de imagens de diferentes modalidades para suplementar e auxiliar o diagnóstico clínico. Contudo, muitas vezes o profissional só consegue diferenciar diagnósticos igualmente possíveis com base em informações adicionais. A IA é ideal para esse tipo de aplicação, pois possibilita justamente combinar várias fontes de informação, além da imagem, para obter diagnósticos mais precisos e específicos.  

 

O futuro da radiologia e as aplicações de inteligência artificial


O desenvolvimento de soluções com inteligência artificial é baseado em diferentes técnicas e conceitos, como a visão computacional e deep learning (aprendizado computacional por meio de redes neurais artificiais), como abordado no artigo Inteligência Artificial na Saúde. Na prática, essas inovações estão sendo criadas com capacidades avançadas de reconhecimento de imagens, a partir do processamento de bancos de dados volumosos e atualizados. No estudo citado acima, por exemplo, foram utilizadas informações de mais de 300 mil pacientes.

Durante sua formação, um radiologista tem acesso a um número significativo de imagens em livros, aulas e cursos. No entanto, dificilmente um profissional conseguirá lembrar de todos os casos e especificidades sozinho, ou reconhecer patologias que nunca viu, mesmo com anos de experiência. Futuramente um software com AI, que armazene milhões de imagens, poderá identificar rapidamente características incomuns das imagens médicas, apontando todos os possíveis resultados que deverão ser avaliados pelo radiologista.

Assim, as ferramentas com AI não podem fornecer ou assinar diagnósticos, mas sim, apoiar os profissionais no reconhecimento e diferenciação de imagens. Sempre deverá existir um radiologista que assuma a responsabilidade profissional e ética pelo laudo, mesmo que tenha utilizado o auxílio de um computador no diagnóstico. Alguns instrumentos em desenvolvimento também devem conter sistemas de perguntas e verificação de dados sobre o paciente que irão auxiliar o radiologista, o aproximando de possíveis resultados. Contudo, a decisão e avaliação final sempre serão do médico.

As áreas que apresentam exames complexos, como de tomografia, ressonâncias e imagens nucleares, ou seguramente em órgãos de diagnóstico mais difícil, como pulmões, mamas e cérebro, e em certas especialidades como mastologia e oncologia são as que mais deverão se beneficiar dos avanços da inteligência artificial, substituindo ações invasivas e de alto risco como biópsias cerebrais, por exemplo. Fraturas ósseas e outros exames mais simples possivelmente não precisarão de softwares avançados ou IA.

Outras vantagens da inteligência artificial na radiologia, são:

 

  • aumento da produtividade e melhor gestão radiológica: estima-se que 80% dos exames radiológicos realizados em centros médicos são normais. Com softwares e ferramentas com IA, os profissionais poderão realizar um rastreamento mais rápido e se concentrarem nos casos com anormalidades, otimizando assim, suas demandas e identificarem com maior tempo e cuidado os casos que requerem maior atenção;
  • diagnóstico veloz de casos que exigem tratamentos imediatos:  com o uso de IA, será possível priorizar a análise de imagens com anomalias identificadas previamente pelos programas de AI, evitando o progresso de tumores e outras doenças graves;
  • maior segurança para o diagnóstico: os bancos de imagens usados nesse tipo de ferramentas são atualizados com e contêm um número incomparavelmente maior do que livros e manuais radiológicos, dando maior certeza dos resultados aos profissionais.

Com a Pixeon, os radiologista hoje poderão ter acesso a algumas ferramentas e aplicações da inteligência artificial, como com o marcador automático de vértebras, que aumenta a produtividade nos exames de Tomografia Computadorizada e Ressonância Magnética.

Além disso, o PACS da Pixeon pode ser integrado com alguns sistemas de apoio à decisão diagnóstica, como o StatDX da Elsevier. Trata-se de um reconhecido sistema internacional, que disponibiliza milhares de imagens e casos diagnosticados, em todas as modalidades e sistemas orgânicos diretamente na estação de trabalho do radiologista que está elaborando o laudo, facilitando assim a resolução de casos mais difíceis ou duvidosos.

——————————

Ficou com alguma dúvida sobre os possíveis usos da inteligência artificial? Comente abaixo sua opinião sobre o tema. Continue a acompanhar nossas publicações e saiba mais informações sobre os avanços tecnológicos para área da saúde.

Sobre Dr. Renato M.E Sabbatini

Graduado em Ciências Biológicas e doutor em Fisiologia, o Dr. Sabbatini é especialista em informática médica, telemedicina, publicações eletrônicas, aplicações de redes, satélites e internet da saúde e na educação. Também é um pesquisador das aplicações da inteligência artificial, tendo desenvolvido diversas soluções com IA no meio acadêmico.

CTA administração radiológica

COMPARTILHE
  • Linkedin
  • Facebook
  • Twitter
  • Google Plus

Comentários

Veja também

Acompanhe as novidades sobre nossos produtos e novas parcerias

Pixeon participa do Consaúde 2018

Pixeon participa do Consaúde 2018

Para participar da discussão sobre e futuro da saúde no Brasil, a Pixeon, empresa nacional de tecnologia para saúde, participará, entre os dias 12 e 14 de setembro, do XIII Congresso Estadual das Santas Casas e Hospitais Filantrópicos do Rio […]

Acompanhe a Pixeon. Leia mais notícias