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Diagnóstico por Imagem: como a IA auxilia os radiologistas?

Por Entrevista com Dr. César Nomura em 17 de agosto de 2021

Muitas instituições já contam com Inteligência Artificial (IA) para aumentar a produtividade de seus colaboradores e agilizar a jornada do paciente, principalmente em clínicas de radiologia e diagnóstico por imagem, que precisam lidar com um grande volume de requisições de exames e laudos.

Mas além do aumento da produtividade, a IA gera outros benefícios, tanto para instituições e pacientes, quanto para os radiologistas. Ao contrário do que muitos acreditam, a tecnologia não substitui esses profissionais, mas sim, apoiam o reconhecimento e diferenciação de imagens.

Assim, tecnologias com IA aceleram o diagnóstico de casos que exigem tratamentos mais imediatos, já que bancos de imagens são facilmente acessados pelo radiologista para que o laudo seja mais preciso e confiável. Portanto, garantir a qualidade da imagem e dos diagnósticos e aumentar a produtividade da sua equipe, se tornam desafios mais simples.

Para entender melhor como a IA auxilia os radiologistas — e entender sua importância no desenvolvimento da plataforma RadVid19 —, conversamos com o Dr. César Nomura, diretor de Medicina Diagnóstico do Hospital Sírio-Libanês e vice-presidente da Sociedade Paulista de Radiologia e Diagnóstico por Imagem (SPR). Confira!

 

Leia também: Laudo de exame: como aumentar produtividade e reduzir custos

 

Quais as principais vantagens de utilizar soluções de IA na radiologia e diagnóstico por imagem?

— As ferramentas de IA fazem parte da Radiologia há um bom tempo, como na análise de densitometrias ósseas, no reconhecimento de voz para elaboração de laudos ou na segmentação automática das artérias coronárias. Foram ganhos expressivos quando implementados, e que agora passam despercebidos por já estarem incorporadas no nosso dia a dia.

Ferramentas mais modernas de IA, com grande impacto na produtividade radiológica, ainda estão em fase de validação. Mas o futuro traz ótimas perspectivas, apesar de alguns profissionais ainda estarem reticentes e com medo por acharem que podem ser substituídos.

Algumas ferramentas elevam a qualidade e segurança e auxiliam no diagnóstico — como, por exemplo, de tromboembolismo pulmonar e sangramento intracraniano, que automaticamente alertam o radiologista para esse achado crítico. Os impactos futuros da IA no nosso dia a dia ainda são incertos, mas com certeza se trata de um caminho sem volta.

 

Como a tecnologia apoia os médicos radiologistas?

— Com a utilização da IA, a expectativa é que o radiologista melhore o gerenciamento de tempo ao encurtar as atividades manuais, principalmente no que diz respeito à quantificação. Com isso, o profissional consegue dedicar mais tempo ao cuidado do paciente, possibilitando uma medicina mais personalizada. Por exemplo, antigamente, para detectar a coronária, você precisava segmentar manualmente. Hoje, o software faz isso — segmenta, caracteriza as placas ateroscleróticas e até ajuda a dar a gradação de estenose.

 

Como o uso da IA pode beneficiar instituições públicas e privadas?

— A IA pode ajudar na produtividade e na qualidade do trabalho dos profissionais das instituições. Alguns algoritmos de IA muitas vezes conseguem quantificar igual ou até melhor do que o próprio radiologista. A variabilidade das medidas realizadas por algoritmos tendem a ser menores e, portanto, podem auxiliar muito os radiologistas.

 

Como o Sr. imagina a atuação do radiologista com o uso avançado de IA?

— A qualidade e a produtividade devem aumentar e, assim, o radiologista poderá dedicar mais tempo ao cuidado com o paciente. Pode parecer um paradoxo por estarmos falando de IA, mas essa tecnologia proporciona mais humanização e envolvimento nessa interação, além de melhorar a qualidade do laudo. Portanto, se o radiologista souber usar esse tempo e  conhecimento, ele pode ser o maior protagonista no manejo do diagnóstico integrado do paciente. Ele poderá interagir mais com o médico solicitante, se aprofundar mais nos dados clínicos e “mergulhar” um pouco mais no diagnóstico.

 

Leia também: Conheça 7 características que todo sistema de gestão para radiologia precisa ter

 

RadVid-19: aplicação da IA no diagnóstico por imagem para identificação de casos de Covid-19

Desenvolvida por radiologistas brasileiros com apoio do CBR, o RadVid-19 é uma plataforma de repositório de casos de Covid-19 no país. A solução coleta exames de raio X e tomografia — confirmados ou suspeitos da doença —, analisa-os e produz relatórios para serem acessados pelo radiologista. Sua principal função é auxiliar a decisão clínica, tornando o diagnóstico por imagem mais preciso.

O RadVid-19 é aberto à aplicação de IA e algoritmos de Machine Learning e obteve reconhecimento internacional. É mais um exemplo de sucesso da inovação por meio da tecnologia aplicada à saúde. A seguir, veja o que o Dr. César Nomura compartilhou conosco sobre a plataforma.

 

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Além do diagnóstico de casos, como a base de dados do Radvid-19 impulsiona a inovação na saúde?

— A base de dados do Radvid-19 permitiu que houvesse um treinamento e uma competição para seleção de uma solução nacional. Através do projeto IdeiaGov, três startups brasileiras foram selecionadas para que pudessem fazer o mesmo diagnóstico e criar um algoritmo nacional.

 

Que outras possibilidades de análise a plataforma Radvid-19 permite?

— Antes nós tínhamos somente a tomografia computadorizada e agora, com a entrada das startups brasileiras, teremos também o Raio X. Por ser mais simples e ter maior disponibilidade, o diagnóstico da Covid-19 também contará com essa ferramenta.

 

Quais foram os principais ganhos e resultados da iniciativa Radvid-19 até agora?

— Eu considero que temos três principais ganhos na iniciativa Radvid-19: o primeiro foi à tentativa de ajudar no diagnóstico para o combate da pandemia. O segundo foi a grande cooperação, em que entraram universidades, hospitais privados, indústrias e sociedades. O terceiro foi a velocidade — e acho que esse foi o principal fator que chamou atenção mundialmente — de, em um mês, pensarmos e implementarmos o projeto. Isso só foi possível por conta da grande colaboração que tivemos. Empresas concorrentes trabalharam lado a lado. Eu diria que o crachá ficou para trás.

 

Qual a importância da cooperação entre médicos e instituições de saúde para o avanço da IA no Brasil?

— Quando falamos em inovação em IA, não tem como pensar em protagonismo isolado. É uma junção de ecossistemas e foi isso que fizemos ao conectarmos indústria, governo, universidades, sociedade, hospitais e bancos. O grande diferencial — e o mais importante disso tudo — foi a cooperação. Em um país como o Brasil — com tanta discrepância e desigualdade socioeconômica — fazer um projeto reconhecido mundialmente por um custo mínimo, eu diria que é um marco. Os momentos de crise revelam o pior lado das pessoas, mas podem revelar o melhor também.

Quando eu e o Professor Giovanni Guido Cerri idealizamos o projeto, sabíamos que, se criássemos um algoritmo, outros já estariam funcionando antes. Então, pensando em oferecer algo diferente, optamos por disponibilizar as ferramentas em desenvolvimentos. A nossa ideia para o futuro é que ela seja utilizada para outras doenças. Se tivermos patrocínio e apoio de instituições privadas e até do próprio governo, conseguiremos oferecer gratuitamente, pelo menos para as instituições públicas.

 

Sobre o Dr. César Nomura

O Dr. César Nomura é Superintendente de Medicina Diagnóstica no Hospital Sírio-Libanês, é  Diretor do Departamento de Radiologia do Instituto do Coração do Hospital das Clínicas da FMUSP e é vice-presidente da Sociedade Paulista de Radiologia e Diagnóstico por Imagem (SPR.)

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