Brasil aposta em pesquisas de inteligência artificial na radiologia
Por Simone Vicente
As novas tendências de saúde em Inteligência Artificial estão moldando o futuro da radiologia, trazendo inovações que prometem revolucionar diagnósticos, otimizar fluxos de trabalho e elevar a precisão médica. Muitas dessas evoluções na área da saúde estão migrando do campo acadêmico para o ambiente de pesquisas e implementações, o que tem permitido a presença constante de mais tecnologias no dia a dia de um paciente.
Entre os principais avanços, destaca-se a Inteligência Artificial (IA) multimodal, que surge como uma solução revolucionária ao combinar diferentes fontes de dados como imagens médicas, registros eletrônicos e notas clínicas, permitindo uma abordagem mais holística e assertiva para os diagnósticos. Essa é uma tendência aguardada no Brasil, pois diferentemente dos modelos tradicionais, que analisam apenas imagens, essa nova abordagem amplia as possibilidades ao correlacionar informações e fornecer uma visão mais abrangente do estado de saúde do paciente.
Outro avanço significativo é a escuta ambiente, permitindo que a IA faça uma análise de conversas em tempo real durante consultas médicas. Essa tecnologia auxilia na transcrição automática de anotações clínicas, permitindo que os médicos se concentrem integralmente no paciente, no olho a olho, sem a necessidade de dividir atenção com registros manuais. Isso não apenas melhora a precisão dos prontuários, mas também otimiza a eficiência operacional dentro das instituições de saúde. Apesar dessa tecnologia estar em fase inicial, tanto no Brasil quanto globalmente, podemos ver um exemplo de implementação recente, na Catalunha, Espanha, onde os Centros de Atenção Primária (CAP) estão implementando IA para transcrever os diálogos entre pacientes e profissionais de saúde.
Mas, além de tendências, pesquisas na área avançam. Um estudo publicado pela Revista Frontiers in Artificial Intelligence avaliou a eficácia de um algoritmo de inteligência artificial (IA) baseado em deep learning na interpretação de radiografias de tórax.
O estudo, fruto de um projeto da Fundação Instituto de Pesquisa e Estudo de Diagnóstico por Imagem (FIDI), implementado em um hospital público de São Paulo compara o desempenho do algoritmo com o de médicos, incluindo radiologistas torácicos, utilizando dados do mundo real para garantir a eficácia em diferentes contextos de saúde. Os resultados apontam que a IA pode auxiliar médicos não especialistas a reduzir falsos positivos e melhorar a interpretação das imagens. O resultado é o impacto positivo na qualidade do diagnóstico.
Porém, mesmo mediante avanços vem também desafios significativos, como a necessidade de regulação eficaz da IA no setor de saúde. A implementação de regras claras é fundamental para garantir o uso ético dessas tecnologias, evitando discriminações algorítmicas e erros que possam comprometer a segurança dos pacientes. Conforme o uso e aplicação desses recursos avançam, iremos nos deparar com novas políticas para evitar o uso inadequado da IA garantindo que apenas sistemas validados sejam aplicados em larga escala.
Mediante isso, a governança da IA dentro das instituições de saúde torna-se essencial para assegurar transparência e segurança. O estabelecimento de políticas robustas de supervisão, criando comitês interdisciplinares para monitoramento e auditoria dos algoritmos em hospitais e clínicas é uma forma para garantir cuidados. Essas iniciativas são cruciais para minimizar vieses nos diagnósticos e garantir que as ferramentas de IA atuem como aliadas dos profissionais de saúde, em vez de substituir o julgamento humano.
O futuro da radiologia está sendo moldado por essas inovações, e o equilíbrio entre tecnologia, regulamentação e governança será essencial para garantir que os avanços tragam benefícios reais para médicos e pacientes. Cada passo importa e deve ser seguido com dedicação e cuidado. A implementação bem-sucedida da IA nesse setor promete não apenas otimizar processos, mas também elevar a qualidade do atendimento, tornando o diagnóstico por imagem mais acessível, preciso e eficiente.
No Brasil, a ascensão da IA dentro do setor de diagnóstico por imagem está sendo moldado por diversas tendências tecnológicas e operacionais. E este é um progresso que precisa ser feito considerando diversos aspectos como, armazenamento de dados, segurança do paciente, requisitos computacionais, protocolos de implementação e outros processos que contribuem de fato para uma implementação completa e eficaz no país.
*Simone Vicente é CEO da Fundação Instituto de Pesquisa e Estudo de Diagnóstico por Imagem (FIDI).
