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Aplicações da inteligência artificial na radiologia

Por Dr. Renato M.E Sabbatini em 20 de abril de 2022

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A inteligência artificial (IA) está em plena expansão em todo o mundo. A estimativa é de que essa tecnologia aumente, até 2030, o PIB global em 15,7 trilhões de dólares — segundo o Global Artificial Intelligence Study da PwC. Na área da saúde, a IA deve contribuir ainda mais para o diagnóstico, tratamento, pesquisa e desenvolvimento de medicamentos, assim como para a gestão das instituições, que podem aumentar a produtividade e melhorar o atendimento ao paciente. 

Assim, a aplicação da inteligência artificial na radiologia está, aos poucos, se tornando um pré-requisito para CDIs que almejam oferecer um serviço de saúde 5.0.

Neste post, conheça algumas aplicações da IA na radiologia e soluções tecnológicas que apoiam o trabalho do médico radiologista.

Entenda o impacto das novas tecnologias na saúde no material: Saúde 5.0: vantagens, aplicações e tecnologias essenciais.

Aplicações da inteligência artificial na radiologia

 

O papel inteligência artificial na radiologia 

O principal objetivo do desenvolvimento de aplicações com inteligência artificial é aprimorar e auxiliar as atividades humanas, e não substituir as pessoas. Portanto, o trabalho do radiologista não é descartado, apenas aperfeiçoado. 

Afinal, um diagnóstico radiológico não pode ser emitido apenas com base nas imagens. Independente da especialidade, o médico precisa avaliar diferentes aspectos para antes de elaborar um laudo — como histórico do paciente, sintomas, patologias existentes, predisposições genéticas e familiares, saúde mental e até mesmo questões socioeconômicas e ambientais.

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. 

As áreas que apresentam exames complexos, como de tomografia computadorizada (TC), ressonância magnética (RM) 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 podem se beneficiar dos avanços da IA,  substituindo ações invasivas e de alto risco — como biópsias cerebrais.

Saiba quais são as soluções que estão transformando o setor de saúde: baixe o material “Tendência em saúde” elaborado pela Pixeon e Distrito.

 

A IA pode ajudar a detectar casos raros e riscos de doenças 

Certas patologias são difíceis de detectar, assim como o risco de uma pessoa desenvolver determinada doença. Soluções com IA contam com recursos capazes de ajudar os médicos 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 extrema variabilidade, proporcionando, assim, maior segurança ao profissional na hora de laudar.

Identificar se um paciente pode desenvolver uma enfermidade também pode ser uma tarefa mais fácil com IA. 

 

Risco de doenças cardiovasculares detectadas pela análise de retina

Em 2018, o Google Brain — uma divisão de pesquisa do Google dedicada à inteligência artificial —,  desenvolveu um programa de escaneamento ocular com um algoritmo específico para identificar dados da retina utilizados para detectar o risco de doenças cardiovasculares — como idade, sexo, tabagismo e pressao arterial sistólica. 

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 oftalmologistas. Com o aperfeiçoamento de ferramentas e aplicações IA, 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.

Nesse sentido, a IA 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 no 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. 

Confira outros benefícios da IA para a radiologia: 

  • Aumento da produtividade e melhor gestão radiológica: estima-se que 80% dos exames radiológicos realizados em CDIs têm resultados dentro da normalidade. O uso de softwares e ferramentas com IA permite o rápido rastreamento dos casos com anormalidades para que os profissionais possam priorizar essas demandas e identificar, com mais antecedência, os resultados que requerem maior cuidado.
  • Agilidade no diagnóstico de casos urgentes: com o uso de IA, é possível priorizar a análise de imagens com anomalias identificadas previamente pelos programas de IA, 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 frequência e contam com um número incomparavelmente maior de conteúdos do que livros e manuais radiológicos, aumentando a confiabilidade dos resultados aos profissionais.

 

Soluções tecnológicas que apoiam o radiologista

O desenvolvimento de soluções com IA é baseado em diferentes técnicas e conceitos, como a visão computacional e deep learning — um método de IA baseado em redes neurais artificiais, que simula o comportamento do cérebro humano em um nível mais avançado. 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.

Durante sua formação, a pessoa radiologista tem acesso a um número significativo de imagens em livros, aulas e cursos, no entanto, dificilmente terá capacidade de lembrar de todos os casos e especificidades ou reconhecer patologias que nunca viu, mesmo com anos de experiência teórica. 

Futuramente, um software com AI — que armazena milhões de imagens — poderá identificar rapidamente características incomuns das imagens médicas, apontando todos os possíveis resultados, que deverão ser avaliados pelo radiologista. 

 

PACS da Pixeon: mais inteligência no seu CDI

Você pode não ter — ainda —  um software que aponte todos os resultados possíveis,  mas já pode contar uma solução como o PACS da Pixeon, um Sistema de Comunicação e Arquivamento de Imagens integrado a softwares de apoio à decisão clínica, como o STATdx, uma biblioteca virtual de radiologia da Elsevier. 

O STATdx é uma plataforma com um acervo de mais de 200 mil imagens radiológicas e 4.300 casos diagnosticados, que podem ser acessados pelo radiologista diretamente de sua estação de trabalho para, assim, realizar o laudo com mais assertividade e resolver rapidamente casos difíceis ou duvidosos.

A Central de Laudos Radiológicos é outro sistema integrado ao PACS fundamental para CDIs. A solução permite o acesso rápido a laudos anteriores do paciente e às imagens do PACS, possibilita, de forma automática, a solicitação de uma segunda opinião a outro radiologista e, ainda, organiza as filas de trabalho.

 

Marcador automático de vértebras: a IA no diagnóstico por imagem

Com o PACS da Pixeon, os radiologistas já podem contar com a IA em suas rotinas. A ferramenta de marcação automática auxilia a localizar e marcar as vértebras no plano sagital e a visualizar as vértebras nos planos axial e coronal — o profissional só precisa fazer a primeira marcação, as demais a ferramenta faz automaticamente. Com isso, você aumenta a produtividade e a precisão nos exames de TC e RM.

Veja como a IA atua na marcação de vértebras:

 

Se você deseja inovar na sua unidade radiológica, invista num sistema PACS que atenda todo o fluxo de trabalho dos profissionais e conte com recursos para otimizar seus diagnósticos. Baixe o material “Inovações nos laudos radiológicos com o PACS da Pixeon” e conheça os diferenciais da nossa tecnologia.

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.

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