Por outro lado, \u00e9 tamb\u00e9m a tecnologia na qual um sistema aprimora constantemente seu aprendizado<\/strong>, bem como sua pr\u00f3pria capacidade. Isso \u00e9 feito a partir da inser\u00e7\u00e3o de dados. Ou seja, trata-se da jun\u00e7\u00e3o dos conhecimentos de sa\u00fade e ci\u00eancias da computa\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n Afinal, os softwares estudam e classificam as enfermidades apresentadas conforme os sintomas. Em suma, um sistema de IA deve, por exemplo: <\/p>\n\n\n\n Pesquisas sobre o tema s\u00e3o feitas desde a d\u00e9cada de 50<\/strong>, entretanto, o tratamento de forma multidisciplinar veio apenas mais recentemente. Ok! Mas e quanto \u00e0 intelig\u00eancia artificial na radiologia, como funciona? <\/p>\n\n\n\n De fato, esta tecnologia vem para facilitar o diagn\u00f3stico, aprimorar t\u00e9cnicas preventivas e otimizar a gest\u00e3o, com diferentes solu\u00e7\u00f5es de inova\u00e7\u00e3o<\/strong><\/a>. Assim como nas demais solu\u00e7\u00f5es, a IA na radiologia se baseia em conceitos como deep learning<\/em><\/strong> e vis\u00e3o computacional. <\/p>\n\n\n\n O primeiro diz respeito a redes artificiais neurais que simulam o c\u00e9rebro humano, contudo, ao n\u00edvel avan\u00e7ado. Como isso \u00e9 aplicado na radiologia? Gra\u00e7as \u00e0s informa\u00e7\u00f5es inseridas no sistema, temos a possibilidade de desenvolver, por exemplo, reconhecimento avan\u00e7ado de imagens.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n Isso facilita a rotina do radiologista, uma vez que identificar\u00e1 sinais incomuns em imagens m\u00e9dicas com maior agilidade. Voc\u00ea j\u00e1 percebeu como a radiologia \u00e9 vinculada \u00e0 repeti\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es? <\/p>\n\n\n\n Por certo, a IA acelera os diagn\u00f3sticos porque identifica problemas a partir dos milh\u00f5es de dados armazenados, considerando sua capacidade. Em outras palavras, cada condi\u00e7\u00e3o tem seu respectivo padr\u00e3o, normalmente reincidente. Logo, quanto maior a frequ\u00eancia destas repeti\u00e7\u00f5es, maior o armazenamento dos dados<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n O principal objetivo da intelig\u00eancia artificial na radiologia \u00e9 reproduzir pontos da intelig\u00eancia humana com a finalidade de trazer solu\u00e7\u00f5es. Ou seja, o profissional ter\u00e1 o apoio da tecnologia para resolver demandas diversas. <\/p>\n\n\n\n Sendo assim, percebe-se o uso da IA, n\u00e3o s\u00f3 na radiologia, mas na \u00e1rea da sa\u00fade, nas seguintes \u00e1reas: <\/p>\n\n\n\n Os benef\u00edcios da intelig\u00eancia artificial na radiologia s\u00e3o not\u00e1veis, bem como na \u00e1rea da sa\u00fade de forma geral. Como destacado acima, a tecnologia facilita tanto o diagn\u00f3stico e tratamento de comorbidades, quanto a cria\u00e7\u00e3o de medicamentos mais eficazes. <\/p>\n\n\n\n Mas, n\u00e3o s\u00f3 isso! A IA facilita a gest\u00e3o de cl\u00ednicas<\/a><\/strong>, uma vez que amplia a produtividade e, consequentemente, atende melhor o paciente. Em suma, as principais vantagens de usar a IA na radiologia s\u00e3o: <\/p>\n\n\n\n Neste sentido, a intelig\u00eancia artificial na radiologia melhora o trabalho dos profissionais, al\u00e9m de aperfei\u00e7oar a gest\u00e3o. Consequentemente, aumenta a credibilidade da institui\u00e7\u00e3o, bem como sua competitividade. <\/p>\n\n\n\n De modo geral, a intelig\u00eancia artificial na radiologia se divide entre a segmenta\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica e pr\u00e9-radiologia.<\/strong> Na primeira, h\u00e1 o trabalho conjunto de profissional e m\u00e1quina, com an\u00e1lises qualitativa e quantitativa das imagens obtidas nos exames. <\/p>\n\n\n\n Na pr\u00e9-radiologia, por sua vez, a tecnologia se antecipa ao diagn\u00f3stico com a finalidade de priorizar o atendimento. Especificamente na radiologia, percebe-se o crescimento do uso da intelig\u00eancia artificial em \u00e1reas de maior complexidade<\/strong>, a saber: <\/p>\n\n\n\n Felizmente, a sa\u00fade p\u00fablica tamb\u00e9m se beneficia da intelig\u00eancia artificial na radiologia. Para exemplificar, as Unidades de Pronto Atendimento de Cascavel, no Paran\u00e1<\/a>, j\u00e1 usam um rob\u00f4 que consegue identificar a presen\u00e7a do Covid-19 com at\u00e9 97% de precis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n\n
Qual o objetivo da intelig\u00eancia artificial na radiologia?<\/h3>\n\n\n\n
\n
Por que aplicar intelig\u00eancia artificial na radiologia?<\/h2>\n\n\n\n
![\"Aplicar](\"https:\/\/rdicom.com.br\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/aplicar-inteligencia-artificla-na-radiologia-1024x683.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n\n
Exemplos de IA na radiologia<\/h3>\n\n\n\n
\n
Exemplos de empresas que usam a IA na radiologia <\/h2>\n\n\n\n
![\"M\u00e9dico](\"https:\/\/rdicom.com.br\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/inteligencia-artificial-substitui-radiologista-1024x683.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n