Inteligência Artificial
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19/4/2022

Como a inteligência artificial e a radiologia podem se complementar no cotidiano de hospitais?

A inteligência artificial e a radiologia são duas vertentes que estão se entrelaçando para trazer mais benefícios e agilidade para as rotinas médicas. No entanto, muitas pessoas podem não conhecer, ou duvidar, da sua relação.

Os avanços na medicina trazem modificações em diferentes setores e nichos de atuação, e não seria diferente com a radiologia, setor essencial para a realização de exames e diagnósticos visuais.

No entanto, a implementação de sistemas inteligentes pode levantar questionamentos para alguns colaboradores e gestores, que não compreendem como esses conceitos se complementam.

Por esse motivo, vale a pena conhecer mais sobre a inteligência artificial e radiologia, como elas se relacionam e quais as vantagens que acompanham essa parceria em uma das áreas mais importantes da medicina.

Qual o cenário da inteligência artificial e radiologia?

A inteligência artificial e radiologia são duas áreas de grande importância para o setor de saúde, e são desenvolvidas há muito tempo, embora estejam se relacionando somente nos últimos anos.

Em um primeiro momento, os sistemas inteligentes ganharam maior relevância na medicina por conta das inovações que facilitam as rotinas operacionais e as atividades médicas, desde o armazenamento estratégico de dados, como o Big Data, até a aplicabilidade de algoritmos de diagnósticos, como programas de solução de imagem.

Enquanto isso, a radiologia é uma área que acompanha as práticas de saúde desde o início dessas atividades, sendo uma das áreas de maior destaque e procura.

De acordo com a pesquisa “Demografia Médica no Brasil 2020”, da Faculdade de Medicina da USP, em cooperação com o Conselho Federal de Medicina, somente em 2020, existiam aproximadamente 14 mil radiologistas no país, sendo uma das especialidades médicas mais escolhidas pelos profissionais formados.

No entanto, as atualizações que permitiram a integração da inteligência artificial e radiologia passaram a acontecer somente nos últimos anos, com a adoção de ferramentas digitais e sistemas de exames computadorizados.

O setor radiológico foi um dos primeiros a entrar no cenário digital, e, hoje, já acompanha softwares inteligentes e soluções de diagnóstico.

Com isso, o cenário já apresenta o uso de ferramentas de leitura automática, identificação de dados a partir das imagens e envio dos resultados pelo sistema digital, aprimorando, ainda mais, as práticas de radiologia convencionais.

Principais desafios da inteligência artificial e da radiologia

Atualmente, existem alguns desafios que a inteligência artificial e radiologia enfrentam antes de serem devidamente implementados. Veja mais detalhes sobre esses obstáculos:

Receio dos colaboradores

Um dos principais desafios enfrentados atualmente é a adoção desses recursos em conjunto, por conta de visões equivocadas de profissionais e colaboradores.

Isso porque os sistemas inteligentes são vistos como o futuro da operação hospitalar, enquanto a radiologia, como prática médica, é tida como uma função antiga, que pode perder seu espaço para as máquinas.

Dessa forma, especialistas e radiologistas, que temem pela sua profissão, se apresentam receosos quanto ao uso das inteligências artificiais no cotidiano.

No entanto, é fundamental reforçar que o cenário é completamente o oposto, uma vez que a inteligência artificial e radiologia são conceitos complementares e que são igualmente estudados há vários anos.

Além disso, ambos apresentam funções distintas, pois os sistemas inteligentes podem realizar somente a localização de dados e promoção de diagnósticos, mas são os especialistas que interpretam esses retornos e formulam um laudo preciso.

Assim, como pontua Anthony Eigier, CEO e cofundador da NeuralMed em artigo publicado pela revista Exame, não ocorrerá a substituição do profissional humano pelas máquinas, pois ambos são necessários para a realização de um atendimento completo ao paciente.

Adaptação técnica

Além do receio dos profissionais quanto às impressões da inteligência artificial e radiologia atuando juntas, as instituições também enfrentam desafios na adaptação técnica.

Isso porque é necessário adotar alguns sistemas mais avançados, e mudar outros equipamentos para que seja possível aproveitar a máxima capacidade dos sistemas inteligentes.

Por exemplo, aparelhos de radiografia convencional, com o uso de filmes radiográficos, não podem utilizar softwares de análise.

Dessa forma, reduzem a operação da inteligência artificial na área, sendo preciso adquirir equipamentos digitais mais modernos.

Sem essa adaptação técnica, as clínicas e hospitais deixam de estar habilitados para aproveitar algoritmos e soluções de análise que, hoje, potencializam as atividades da radiologia.

Benefícios da inteligência artificial e radiologia trabalhando em conjunto

Após superar os desafios encontrados no cenário atual, é possível aproveitar uma série de benefícios que acompanham a união da inteligência artificial e radiologia. Confira alguns dos principais:

Maior capacidade diagnóstica

Uma das grandes vantagens da união entre inteligência artificial e radiologia é o aumento da capacidade diagnóstica dos programas.

Isso porque o sistema inteligente permite a identificação aprimorada de informações, doenças ou inconformidades em questão de segundos.

Uma vez que a imagem é enviada para o computador e devidamente lida pelo software, a inteligência artificial presente na plataforma pode avaliar o exame e fornecer um relatório detalhado para o profissional analisar.

Dessa forma, permite que os especialistas que monitoram a avaliação possam contar com uma base mais concreta para os seus resultados.

Redução de tempo de entrega dos resultados

Além disso, a parceria entre inteligência artificial e radiologia também reduz consideravelmente o tempo de entrega dos resultados.

Isso porque as máquinas de exames enviam as imagens em apenas alguns segundos para os monitores, enquanto os softwares com algoritmos inteligentes processam os resultados quase que imediatamente.

Assim, os profissionais poderão ter acesso aos resultados em questão de minutos, avaliando o relatório para encontrar o melhor diagnóstico possível, com redução considerável de tempo.

Ainda, outros sistemas automatizados também concluem outras etapas ainda mais rapidamente, como envio para outros profissionais responsáveis e armazenamento em servidores externos.

Auxílio no diagnóstico do paciente

Enquanto isso, unir inteligência artificial e radiologia oferece aos profissionais o benefício de ter um auxílio concreto nos diagnósticos dos pacientes.

Isso porque os softwares que são equipados com soluções inteligentes, como o trIA, da NeuralMed, também oferecem seus próprios resultados prévios.

Eles utilizam uma ampla base de dados e padrões de algoritmos para encontrar resultados nos exames de imagem, retornando possíveis respostas para a condição do paciente.

Desse modo, o profissional pode comparar suas próprias impressões com os resultados da máquina, obtendo uma base ainda mais assertiva para encontrar o diagnóstico ideal.

No caso de casos onde a condição seja mais complexa, programas com inteligência artificial podem facilitar as avaliações, oferecendo alternativas mais simples para os profissionais considerarem.

Minimizar possíveis objeções do médico

Uma vantagem que vem se destacando na união entre inteligência artificial e radiologia é a minimização das possíveis objeções do médico.

Casos complexos ou múltiplas possibilidades de diagnósticos podem levantar questionamentos da parte dos colaboradores e também dos pacientes.

No entanto, com um laudo mais preciso, baseado na tecnologia avançada dos programas inteligentes, existe uma menor chance de objeções quanto às primeiras impressões, de ambas as partes envolvidas.

Além da firmeza por parte do profissional, os pacientes também se mostram mais confiantes e seguros quanto ao diagnóstico proposto.

Essa aceitação também auxilia na tomada de decisões, motivo pelo qual alunos de medicina já começaram a aprender sobre inovações como inteligência artificial, linguagem de máquinas e NLP nos cursos de graduação superior.

Identificação de padrões nos exames

Por fim, unir inteligência artificial e radiologia permite a identificação rápida e precisa de padrões nos exames.

Isso é feito por meio de algoritmos previamente realizados, que utilizam recursos visuais e de programação para encontrar traços repetidos, seja nos exames de imagem ou em laudos escritos, por exemplo.

Dessa forma, o profissional poderá comparar os padrões encontrados com outros casos, o que auxilia no diagnóstico por meio do encontro de sintomas semelhantes, por exemplo.

Além disso, o encontro de padrões semelhantes em diversos pacientes pode auxiliar na elaboração de estratégias mais efetivas de tratamentos e prevenção de doenças.

Ainda, outra vantagem dos sistemas inteligentes é não apenas avaliar as imagens de exames radiológicos, mas também compará-las com o banco de dados já armazenado.

Essa integração de informações é essencial para a realização de análises cada vez mais completas.

A inteligência artificial e a radiologia possuem espaço para andarem em conjunto?

Certamente a inteligência artificial e a radiologia podem andar em conjunto. Isso não apenas é possível, como também já é uma realidade em diversos setores.

O uso de sistemas inteligentes potencializa o trabalho de radiologistas e profissionais da saúde, otimizando a elaboração de diagnósticos e laudos mais assertivos.

Além disso, os sistemas automatizados facilitam a localização de dados importantes para um relatório detalhado, que possibilita ao paciente um tratamento preciso para a sua condição.

Atividades como essa seriam menos práticas e mais demoradas sem a ajuda da inteligência artificial na radiologia, que serve como um complemento para os especialistas, e não uma alternativa para tomar o seu lugar.

Por esse motivo, o conjunto de inteligência artificial e radiologia não apenas pode como deve ser incentivado em clínicas e hospitais, para abordagens mais inovadoras, completas e eficientes na medicina.