Quando falamos em Inteligência Artificial (IA) na saúde, muitos profissionais adotam uma postura cautelosa, incertos sobre os impactos dessa tecnologia no atendimento prestado pelo médico do futuro.
Alguns acreditam, por exemplo, que a aplicabilidade da IA na medicina interfere na humanização no cuidado do paciente e representa uma ameaça aos radiologistas, que gradualmente seriam substituídos. Será mesmo esse o destino do médico radiologista?
Neste conteúdo, explicaremos por que a IA não vai substituir o médico do futuro, mas sim potencializar o trabalho desses profissionais por meio de tecnologias de ponta, tornando os diagnósticos mais ágeis e assertivos. Vamos lá!
Médico do futuro: como preparar a sua instituição de saúde?
Ao contrário do que muita gente pensa, a inteligência artificial na saúde veio para complementar a atuação médica – não substituí-la. Falando especificamente do médico radiologista, as vantagens da IA envolvem principalmente mais precisão e agilidade na emissão dos laudos.
Isso favorece o diagnóstico clínico, aprimora a jornada do paciente e aumenta a produtividade das equipes médicas. Mas o que exatamente as instituições de saúde precisam fazer para aproveitar esses benefícios da inteligência artificial na radiologia? O primeiro passo é investir em soluções tecnológicas avançadas, desenvolvidas por experts no assunto.
É fundamental escolher uma plataforma eficiente para apoiar a decisão clínica dos médicos radiologistas, pois, assim, eles podem fazer escolhas melhores e mais ágeis com base em dados confiáveis, bem como reduzir os erros e melhorar a experiência do paciente.
No entanto, não adianta investir em tecnologia numa instituição sem uma cultura de inovação consolidada. Os profissionais precisam estar cientes das vantagens da IA no diagnóstico médico e nos demais processos internos do setor.
O uso do PACS (Picture Archiving and Communication System), por exemplo, já se tornou uma realidade para muitas instituições alinhadas com a cultura da transformação digital na saúde. Falaremos melhor desse recurso no próximo tópico.
Para adiantar o assunto, veja as últimas inovações do PACS Aurora da Pixeon e surpreenda-se com o que essa ferramenta pode fazer pela sua instituição.
Aplicações da inteligência artificial na radiologia
Listamos alguns recursos indispensáveis quando falamos em inteligência artificial na radiologia. São eles:
IA integrada ao WhatsApp
Os recursos de inteligência artificial permitem agilizar os contatos com os pacientes sem abrir mão de uma comunicação humanizada. A solução Lumia da Pixeon, por exemplo, combina mecanismos avançados de IA à personalização de diálogos para aprimorar os contatos e a assistência aos pacientes. Entre as tarefas executadas pelo software, destacamos:
- agendamentos;
- verificação de cobertura pelos convênios;
- informações de preparação para exames e procedimentos;
- envio de laudos e resultados finais.
Vale lembrar também que a Pixeon Lumia não é um chatbot. A ferramenta funciona como um recurso inteligente capaz de realizar até mesmo jornadas complexas de ponta a ponta sem que o paciente saia do WhatsApp. Por exemplo: ao agendar um exame complexo, a Lumia explica ao paciente como se preparar para aquele procedimento, além de estar treinada para oferecer orientações específicas no caso de pessoas com deficiência, entre outras particularidades.
Central de Laudos
A Central de Laudos é um conjunto de ferramentas digitais que facilitam a emissão dos laudos pelo médico radiologista, acelerando os diagnósticos sem abrir mão do rigor dos resultados. Outra vantagem é que esse recurso integra o laudo em uma única interface, reduzindo assim a quantidade de cliques e a necessidade de abrir várias telas ao mesmo tempo.
Além disso, outra vantagem da Central de Laudos é que os exames podem ser acompanhados por diferentes profissionais envolvidos naquele caso clínico específico, o que favorece a precisão do diagnóstico e dá mais segurança aos pacientes em relação ao tratamento proposto.
PACS com recursos avançados
PACS é um Sistema de Comunicação e Arquivamento de Imagens que facilita a comunicação entre os departamentos de um centro de diagnóstico por imagem, auxiliando todos os membros da equipe nos encaminhamentos e resultados.
O PACS Pixeon Aurora contém recursos avançados, e um deles é o marcador automático de vértebras: um mecanismo utilizado em Tomografia Computadorizada e Ressonância Magnética para otimizar a emissão dos laudos. A solução baseada em IA foi treinada para identificar as vértebras em exames de coluna, permitindo assim localizar as estruturas de forma automática e rápida.
Existem ainda outros mecanismos do PACS Pixeon Aurora que favorecem a produtividade das equipes da Radiologia, entre eles o reconhecimento por voz, que agiliza a emissão dos laudos e evita uma série de falhas humanas que seriam comuns na transcrição mecânica das informações.
Vale lembrar ainda que um PACS robusto é aquele que se integra com facilidade às demais ferramentas tecnológicas da Radiologia, como a própria Central de Laudos, favorecendo assim o controle total das informações e o alinhamento das equipes em tempo real.
Dr. Mauro Brandão fala sobre o futuro dos médicos radiologistas
Para entender melhor o que aguarda o médico radiologista e como as instituições podem se preparar para adotar a inteligência artificial na radiologia, nós conversamos com o Dr. Mauro Brandão, Médico Radiologista da Documenta – Hospital São Francisco e MED – Hospital São Luca – Ribeirão Preto (SP).
Brandão é também presidente da Sociedade Paulista de Radiologia e Diagnóstico por Imagem. Confira a entrevista a seguir.
- O senhor acredita que a IA poderá substituir o papel do radiologista algum dia? Como imagina a atuação do médico do futuro?
Não acredito que a IA irá substituir os médicos radiologistas em qualquer momento. Entendo que essa tecnologia pode nos ajudar a exercer melhor nosso papel ao aprimorar as condições para um diagnóstico mais eficaz, preciso e rápido. Em outras palavras, a IA pode ser de grande contribuição para a prática médica dos radiologistas.
Observo a IA como uma ferramenta de trabalho importante para tornar o profissional radiologista mais relevante na cena de Diagnóstico por Imagem.
Aliás, tendo em vista que a atuação do médico radiologista já é beneficiada por tecnologias com IA, certamente imagino que no futuro essa interação ocorrerá de forma mais ampla, beneficiando cada vez mais a prática médica e o atendimento dos pacientes.
- Como os sistemas de IA podem contribuir para aumentar a segurança dos pacientes e a eficiência médica?
Ao funcionar como uma ferramenta de análise eficaz dentro dos programas do sistema de trabalho da estrutura do Diagnóstico por Imagem, a IA permite maior eficiência na investigação, fornecendo melhores evidências durante os exames de uma forma mais rápida.
Com isso, os diagnósticos fornecidos por esses programas se tornam muito úteis para apoiar o radiologista em suas decisões.
- Muitos profissionais associam negativamente o uso da IA com a robotização da saúde. O senhor acredita que a tecnologia pode humanizar a atuação médica e o laudo dos pacientes?
A humanização do atendimento médico passa por uma importante questão, que é enxergarmos melhor nossos pacientes e suas necessidades. Nesse sentido, a IA pode ajudar.
Quando conseguimos oferecer um diagnóstico de forma mais rápida, com segurança, às vezes até antecipando a identificação de uma situação grave que, sem a IA, poderia levar mais tempo para ser diagnosticada, você está, na prática, prestando um atendimento melhor aos pacientes, suprindo com mais eficiência a necessidade diagnóstica deles.
Isso, de certa forma, vem de encontro ao que é importante num atendimento humanizado.
- Quais os primeiros passos para os radiologistas adotarem soluções de IA?
A adoção da IA não é uma decisão exclusiva do radiologista. Esse processo já está acontecendo, e o radiologista entra como uma parte importante dele. O que é imprescindível nesse processo é o radiologista não temer a IA, nem enxergá-la como algo negativo.
Uma vez ouvi um membro do Board da RSNA, Dr. Umar Mahmood, dizer algo muito relevante em uma palestra sobre o tema: “A IA não vai substituir o médico radiologista, em absoluto. Ela pode, sim, vir a substituir o médico radiologista que não se atualizar e não entender a IA”.
- De que forma as unidades de radiologia podem se beneficiar da tecnologia?
Entendo que as unidades de radiologista ganham mais acurácia e a velocidade diagnóstica com a IA. Ambas as coisas são muito relevantes para uma empresa que atua em DI, não apenas pela questão de custos ou produtividade, mas principalmente para prestar um melhor serviço ao seu cliente – ou, em outras palavras, um melhor atendimento médico aos seus pacientes.
Entendo que atender bem as pessoas é uma meta a ser perseguida por qualquer empresa, de qualquer setor. Então, se a IA ajuda as unidades radiológicas a atingir esse objetivo, isso também é algo positivo.
As palavras do Dr. Mauro Brandão nos ajudam a compreender os avanços da IA como importantes aliados do médico do futuro. Nesse processo, todos saem ganhando: as equipes ficam mais produtivas, os médicos fazem diagnósticos mais precisos e os pacientes terão mais segurança em relação aos tratamentos.
Quer saber mais sobre o assunto? Respondemos as 10 dúvidas mais frequentes sobre inteligência artificial na saúde. Veja o que muda nesse cenário e em quais ferramentas você precisa investir para se adaptar.
Sobre a Pixeon
Pixeon é a empresa brasileira com o maior portfólio de softwares para o mercado de saúde.
Nossas soluções atendem hospitais, clínicas, laboratórios e centros de diagnóstico por imagem, tanto em gestão (HIS, CIS, RIS e LIS), quanto no processo diagnóstico (PACS e Interfaceamento laboratorial), garantindo mais desempenho e gestão de alta performance em instituições de saúde.
Nosso PACS Pixeon Aurora foi premiado três vezes pela Klas Research, e o nosso sistema de gestão para medicina diagnóstica, Pixeon Korus, atende quase 2 milhões de pacientes e processa mais de 9 milhões de exames anualmente.
Já são mais de 3 mil clientes no Brasil, Argentina, Uruguai e Colômbia que confiam nas nossas tecnologias.
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