Quando falamos de Inteligência Artificial na medicina, muitos pensam que é uma realidade de longe acesso na saúde do Brasil. Mas isso é um mito. Espera-se nos próximos anos que a IA no país evolua em diversos aspectos da prática, principalmente na radiologia.
De acordo com o Future Health Index, estudo realizado pela Philips, 31% dos líderes de saúde no Brasil estão investindo em IA para otimizar a eficiência operacional, incluindo a automatização de documentos; para agendamento de pacientes, equipes e tarefas; e para melhorar o fluxo de trabalho; enquanto isso, 27% estão investindo em IA para integrar diagnósticos, 26% investem em para suporte à decisão clínica e 25% apostam em IA para prever resultados
Neste artigo, vamos explorar um pouco sobre os benefícios, desafios e perspectivas desta tecnologia.
A IA já deixou de ser uma promessa para se tornar uma realidade no campo da Radiologia e do Diagnóstico por Imagem. Desde assistentes de laudos até sistemas de triagem de achados críticos, a tecnologia está revolucionando a forma como os exames são interpretados e relatados.
O futuro aponta para uma radiologia cada vez mais automatizada, precisa e eficiente, permitindo que os médicos foquem mais na tomada de decisões clínicas e na interação com os médicos assistentes e com os pacientes. Embora a IA não substitua o radiologista, seu papel auxiliar vem se tornando cada vez mais indispensável no diagnóstico por imagem e continuará evoluindo rapidamente.
Um dos seus principais pontos positivos é Integração total ao fluxo de trabalho. A IA será cada vez mais integrada a sistemas de PACS e RIS, possibilitando que radiologistas recebam sugestões automáticas de achados, priorizem exames críticos e tenham acesso a ferramentas de segunda opinião baseadas em modelos preditivos.
Embora a IA já seja bem estabelecida em radiografias e tomografias, a adoção em exames mais complexos, como ressonância magnética e PET-CT, ainda está em crescimento. Avanços no Deep Learning (técnica de inteligência artificial na qual computadores aprendem a realizar tarefas semelhantes às dos humanos) permitirá maior acurácia na análise dessas modalidades.
Além disso, modelos de IA poderão combinar dados de imagem com informações clínicas e genômicas para prever o prognóstico de doenças e sugerir abordagens terapêuticas personalizadas para cada paciente.
Com o aumento da adoção da IA, cresce a necessidade de transparência nos algoritmos, tornando-os mais compreensíveis e confiáveis para os médicos. Além disso, sistemas de “radiologia autônoma” podem futuramente realizar interpretações de exames simples em locais com carência de radiologistas, sob supervisão médica remota.
Outro grande avanço é que plataformas de aprendizado baseadas em IA já estão sendo usadas para o treinamento de radiologistas, oferecendo simulações interativas e reforço de aprendizado baseado em casos reais.
Mas, apesar dos avanços, o uso da IA em diagnóstico por imagem no Brasil ainda enfrenta grandes desafios, como sistemas que não se comunicam ou não suportam a tecnologia, equipamentos e soluções que geram um alto volume de dados, profissionais não capacitados ou que são avessos à IA, informações que chegam de forma fragmentada e no caso da telerradiologia os desafios ficam por conta da regulação e questões relacionadas à privacidade e segurança dos dados.
Para reversão desse cenário, é necessário investimento sólido e continuo em novas tecnologias e capacitação dos profissionais. Com essa soma, poderemos levar tecnologia de qualidade aos brasileiros de norte a sul.
Dr. Erick Falci Santos, (Membro titular do Colégio Brasileiro de Radiologia e Diretor Geral da Erad Solution).
