Você sabe o que é um serviço de saúde 5.0? Trata-se de uma proposta de trabalho na qual profissionais têm acesso facilitado aos dados do paciente, bem como segurança nos diagnósticos. Neste contexto, está inserida a inteligência artificial na radiologia.
Inegavelmente, a tecnologia aplicada à saúde torna tratamentos e diagnósticos mais seguros. Deste modo, a IA é praticamente um pré-requisito para que a instituição opere de forma inovadora, seja ela pública ou privada.
Felizmente, esta é uma realidade que cresce de forma substancial no setor, com benefícios tanto para os pacientes quanto para os profissionais e a própria empresa.
O que é inteligência artificial na radiologia?
Inicialmente, é interessante compreender que há definições distintas do que é a Inteligência Artificial. Uma delas a coloca como o desenvolvimento de estudos para que máquinas executem tarefas normalmente realizadas por humanos.
Por outro lado, é também a tecnologia na qual um sistema aprimora constantemente seu aprendizado, bem como sua própria capacidade. Isso é feito a partir da inserção de dados. Ou seja, trata-se da junção dos conhecimentos de saúde e ciências da computação.
Afinal, os softwares estudam e classificam as enfermidades apresentadas conforme os sintomas. Em suma, um sistema de IA deve, por exemplo:
- Guardar e trabalhar com os dados inseridos
- Aprimorar seus conhecimentos e, também, manipulá-los
Pesquisas sobre o tema são feitas desde a década de 50, entretanto, o tratamento de forma multidisciplinar veio apenas mais recentemente. Ok! Mas e quanto à inteligência artificial na radiologia, como funciona?
De fato, esta tecnologia vem para facilitar o diagnóstico, aprimorar técnicas preventivas e otimizar a gestão, com diferentes soluções de inovação. Assim como nas demais soluções, a IA na radiologia se baseia em conceitos como deep learning e visão computacional.
O primeiro diz respeito a redes artificiais neurais que simulam o cérebro humano, contudo, ao nível avançado. Como isso é aplicado na radiologia? Graças às informações inseridas no sistema, temos a possibilidade de desenvolver, por exemplo, reconhecimento avançado de imagens.
Isso facilita a rotina do radiologista, uma vez que identificará sinais incomuns em imagens médicas com maior agilidade. Você já percebeu como a radiologia é vinculada à repetição de padrões?
Por certo, a IA acelera os diagnósticos porque identifica problemas a partir dos milhões de dados armazenados, considerando sua capacidade. Em outras palavras, cada condição tem seu respectivo padrão, normalmente reincidente. Logo, quanto maior a frequência destas repetições, maior o armazenamento dos dados.
Qual o objetivo da inteligência artificial na radiologia?
O principal objetivo da inteligência artificial na radiologia é reproduzir pontos da inteligência humana com a finalidade de trazer soluções. Ou seja, o profissional terá o apoio da tecnologia para resolver demandas diversas.
Sendo assim, percebe-se o uso da IA, não só na radiologia, mas na área da saúde, nas seguintes áreas:
- Medicina intensiva
- Laboratório
- Epidemiologia em ambientes pedagógicos
Por que aplicar inteligência artificial na radiologia?
Os benefícios da inteligência artificial na radiologia são notáveis, bem como na área da saúde de forma geral. Como destacado acima, a tecnologia facilita tanto o diagnóstico e tratamento de comorbidades, quanto a criação de medicamentos mais eficazes.
Mas, não só isso! A IA facilita a gestão de clínicas, uma vez que amplia a produtividade e, consequentemente, atende melhor o paciente. Em suma, as principais vantagens de usar a IA na radiologia são:
- Maior precisão nos diagnósticos de patologia
- Tratamento precoce das enfermidades
- Emissão de laudos à distância
- Armazenamento em nuvem dos dados de pacientes, viabilizando a organização e segurança
- Automatização do atendimento e, como resultado, aprimoramento dos fluxos
- Redução de custos com estrutura de TI e até folha de pagamento
- Ampliação da variedade de exames disponibilizados
Neste sentido, a inteligência artificial na radiologia melhora o trabalho dos profissionais, além de aperfeiçoar a gestão. Consequentemente, aumenta a credibilidade da instituição, bem como sua competitividade.
Exemplos de IA na radiologia
De modo geral, a inteligência artificial na radiologia se divide entre a segmentação automática e pré-radiologia. Na primeira, há o trabalho conjunto de profissional e máquina, com análises qualitativa e quantitativa das imagens obtidas nos exames.
Na pré-radiologia, por sua vez, a tecnologia se antecipa ao diagnóstico com a finalidade de priorizar o atendimento. Especificamente na radiologia, percebe-se o crescimento do uso da inteligência artificial em áreas de maior complexidade, a saber:
- Tomografia computadorizada (TC)
- Ressonância magnética (RM)
- Imagens nucleares
- Exames de mamas, pulmões e cérebro, cujo diagnóstico costuma ser mais difícil
- Substituição de intervenções invasivas na oncologia e mastologia
Felizmente, a saúde pública também se beneficia da inteligência artificial na radiologia. Para exemplificar, as Unidades de Pronto Atendimento de Cascavel, no Paraná, já usam um robô que consegue identificar a presença do Covid-19 com até 97% de precisão.
Exemplos de empresas que usam a IA na radiologia
De acordo com o Global Artificial Intelligence Study, a inteligência artificial cresce de forma exponencial. Para se ter uma ideia, o PIB global deve crescer, até 2030, em US$ 15,7 trilhões. Entre empresas privadas e administração pública, destacam-se, no uso da inteligência artificial na radiologia:
- Central de Consultas – Clínica Acessível
- Consamu
- Seg Medic
- DIA (Diagnóstico Avançado em Animais)
- LODImagem
- Prefeitura de Telêmaco Borba
Como minha empresa pode implantar inteligência artificial na radiologia?
Em primeiro lugar, é preciso que os profissionais estejam capacitados para utilizar os sistemas de inteligência artificial na prática. Atualmente, percebe-se que universidades, administração pública e startups se unem na formação de radiologistas.
A partir daí, inicia-se a implementação gradativa nas instituições, a partir da instalação de:
- Sistemas de gestão
- Softwares
- Plataformas de comunicação e armazenamento de imagens na nuvem
Tais soluções são implementadas por empresas especializadas que, além dos serviços, prestam assessoria e orientação.
A IA vai substituir o radiologista?
Não há diagnóstico ou exame assinado por uma máquina, certo? Nesse sentido, é importante ressaltar que a inteligência artificial na radiologia não substituirá o radiologista. Pelo contrário, auxiliará as ações do profissional, além de aprimorá-las.
Seja qual for a especialidade, a partir das imagens obtidas pela tecnologia, ainda que aperfeiçoadas, uma série de fatores será considerada para emissão do laudo. Por exemplo, sintomas, doenças pré-existentes, contexto socioeconômico e histórico.
Além da análise das imagens, é o radiologista quem se responsabilizará pelo laudo. Deste modo, frisamos ser um trabalho conjunto que trará resultados mais precisos e eficientes.
Dá para fugir da inteligência artificial na radiologia
Não, as mudanças são praticamente inevitáveis, tendo em vista os benefícios da inteligência artificial na radiologia. Em primeiro lugar, a tecnologia agiliza e aprimora diagnósticos, uma vez que tem a capacidade de armazenar milhões de dados e favorece a análise de padrões.
Deste modo, contribui para o tratamento precoce e, consequentemente, aumenta as chances de cura. Ademais, facilita o trabalho dos profissionais e otimiza o fluxo de gestão, tornando a empresa credível e competitiva.
Engenheiro de software, empreendedor e piloto de scooter. Co-fundador e CEO da Rdicom - Radiologia na Nuvem.