Inovações e perspectivas da IA nos diagnósticos por imagem
Por Nactacha Chaves
É inegável que a tecnologia tenha evoluído e alcançado espaços importantes no segmento da saúde, incluindo clínicas, laboratórios e hospitais. Com diversas funcionalidades e atualizações, ela tem desempenhado um papel fundamental na melhoria da precisão, eficiência e acessibilidade, transformando a forma como médicos, outros profissionais da saúde e pacientes interpretam e utilizam informações no dia a dia.
Uma dessas inovações que vem ganhando cada vez mais destaque, especialmente na área de diagnóstico por imagem, é a inteligência artificial. Não à toa, o tema foi destaque na 54ª JPR, realizada em São Paulo, no início de maio. Dentre diversas ativações, palestras e conversas de networking ficou óbvio o quanto a IA já está presente no dia a dia de instituições e profissionais de saúde brasileiros, comprovando a expectativa do estudo Global Artificial Intelligence Study da PwC, que aponta que inteligência artificial deve aumentar, até 2030, o PIB global em 15,7 trilhões de dólares.
A integração de IA em serviços de PACS, por exemplo, permite aos radiologistas mais acuracidade na interpretação e análise de imagens. Os algoritmos avançados são capazes de identificar padrões complexos e anomalias em imagens médicas, auxiliando os profissionais de saúde na detecção precoce de doenças e na tomada de decisões clínicas mais informadas.
Os avanços em algoritmos têm sido impulsionados pela disponibilidade de dados abertos e pela colaboração entre pesquisadores e desenvolvedores. Integrados aos PACS, permitem uma análise eficiente das imagens médicas, proporcionando maior escalabilidade e diversidade no uso de diferentes algoritmos para diagnóstico. Ao identificar automaticamente exames com achados relevantes, ela otimiza o fluxo de trabalho dos radiologistas, permitindo uma atenção mais focada nos casos que exigem intervenção imediata. Ou seja, a inteligência artificial não apenas agiliza o processo de interpretação das imagens, mas também aumenta a produtividade dos médicos, que podem priorizar casos mais críticos e complexos.
Telemedicina e realidade aumentada
Integrar camadas de IA em outras frentes também permite melhorias nos processos de atendimento. Ainda no exemplo de médicos radiologistas, uma vez identificados os casos mais sensíveis, a integração com a telemedicina pode permitir que os pacientes tenham acesso a especialistas de qualquer lugar do mundo, garantindo uma assistência mais especializada e ágil, alcançando especialmente regiões remotas e carentes de recursos médicos.
Por outro lado, a convergência com a realidade aumentada permite mais precisão em etapas avançadas de um tratamento. Em centros cirúrgicos, por exemplo, o médico terá oportunidade de visualização mais imersiva e detalhada durante os procedimentos, melhorando a precisão e eficácia das intervenções.
Vale ressaltar que a inteligência artificial já é uma realidade, que está desempenhando um papel transformador nos diagnósticos por imagem e impulsionando a medicina para novos patamares de precisão e eficiência. Com inovações contínuas em algoritmos de IA e integração com tecnologias emergentes, podemos esperar uma evolução significativa na forma como os serviços de saúde são entregues e como os pacientes são tratados no futuro. A colaboração entre profissionais de saúde, pesquisadores e desenvolvedores de tecnologia é essencial para maximizar o potencial da IA na medicina e garantir um acesso igualitário e justo a cuidados de saúde de qualidade.
*Nactacha Chaves é coordenadora de produto e inteligência da Pixeon.
