A união de inteligência artificial e radiologia garante desenvolvimento de processos mais ágeis e seguros na saúde, beneficiando profissionais, gestores e pacientes.
A tecnologia tem cada vez mais aplicações práticas na área da saúde contribuindo no desenvolvimento de processos, diagnósticos, prevenção e tratamentos médicos. Essas aplicações podem ser, facilmente, vistas pela conexão entre inteligência artificial e radiologia.
A inteligência artificial consiste no desenvolvimento de sistemas, aliado ao alto poder de processamento computacional, que captam e analisam informações, aprendem e produzem soluções para problemas complexos.
A radiologia, que é a especialidade médica voltada ao diagnóstico por imagem, tem se beneficiado dessa capacidade de processamento de dados e aprendizado da IA.
QUAL A RELAÇÃO ENTRE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E RADIOLOGIA?
A inteligência artificial atua para complementar os processos da radiologia, beneficiando profissionais, gestores e pacientes. Veja como:
AUMENTO DA PRECISÃO DIAGNÓSTICA
Verificou-se que as soluções com IA podem ser utilizadas para melhorar as etapas de diagnósticos.
Um exemplo é a análise por sistemas de inteligência artificial de exames radiológicos para identificar alterações sutis. Essa prática ajuda oradiologista, por indicar achados quantitativos, rapidamente.
Dessa forma, ocorre uma pré-análise do exame, que é, então, complementado com a análise do especialista, que elabora o laudo considerando também outros fatores como hipótese, sintomas e anamnese.
AGILIDADE NOS PROCESSOS
A tecnologia também tem potencial para agilizar processos da área radiológica, incluindo exames.
Um estudo testou um mecanismo utilizando inteligência artificial que tornou o exame de ressonância magnética até quatro vezes mais rápido.
De acordo com os pesquisadores, essa agilidade pode garantir o aumento da capacidade de atendimento de clínicas e hospitais, redução dos custos do exame e também diminuir o desconforto dos pacientes.
ANÁLISES PREVENTIVAS DE PATOLOGIAS
Alguns estudos já demonstraram que os sistemas de IA conseguem ver minúcias em exames que não são perceptíveis aos olhos humanos. Com isso, espera-se melhorar a prevenção de patologias ao verificar o risco de quadros graves ocorrerem.
Um exemplo é o programa de escaneamento ocular da Verily Life que conseguiu 70% de acerto em análises de pessoas com tendência a doenças cardiovasculares a partir de alterações na retina.
Com melhores processos preventivos podem ser desenvolvidos procedimentos de monitoramento específicos, inclusive com o auxílio de exames radiológicos.
QUAIS AS TENDÊNCIAS FUTURAS?
Verifica-se assim que a relação entre inteligência artificial e radiologia é benéfica para os diferentes envolvidos. Para que esses usos sejam ampliados, no entanto, alguns elementos são importantes, como:
- Segurança da informação: para que a IA possa ser usada em escala local é importante que clínicas e hospitais desenvolvam ações de segurança da informação, como criptografia, “firewall” e outras que que possam assogurar a confiabilidade do sistema;
- Transparência: para que profissionais da saúde, pacientes e a sociedade como um todo sintam segurança com os processos intermediados por IA é preciso desenvolver procedimentos que garantam a transparência das operações;
- Proteção de dados: para que os sistemas de IA aprendam é preciso nutrir um banco de dados com milhares de informações para que seja possível identificar padrões. Portanto, é essencial que tais soluções considerem a proteção de dados individuais, garantindo o sigilo das informações médicas de pacientes.
Com tais cuidados, a tendência é que a inteligência artificial e radiologia estejam cada vez mais entrelaçadas para garantir avanços à área médica, com ganhos aos profissionais, gestores e pacientes.
Acompanhando esses processos estão soluções que já facilitam a operacionalização dos departamentos radiológicos, como sistemas de gestão e também a telerradiologia.
É possível, por exemplo, incorporar soluções de IA na telerradiologia para auxiliar no diagnóstico médico e também definir prioridades de análise, uma vez que alguns sistemas fazem escaneamento dos exames para identificar prioridades com base em urgência e gravidade.
A responsabilidade com os dados, transparência e cultura organizacional voltada à inovação são partes fundamentais para que a junção da inteligência artificial e radiologia seja uma realidade em clínicas e hospitais.
