Facebook AI Research (FAIR) e a New York University YU Langone divulgaram os resultados de um teste cego revelando a eficácia de seu sistema de Inteligência Artifical, denominado FastMRI, para acelerar os exames de ressonância magnética, que acreditam ser altamente impactante em 2024
Radiologistas que examinaram exames feitos com FastMRI ou o método tradicional não puderam dizer a diferença entre os dois e foram capazes de localizar anormalidades e patologias em todos os exames, de acordo com o site TechCrunch. O sistema depende do aprendizado de máquina para fazer com que os pacientes entrem e saiam das máquinas de ressonância magnética mais rapidamente, preenchendo lacunas de informações que são previsíveis ou iguais nas varreduras – e, como depende de 75% menos dados do que as varreduras tradicionais, é quatro vezes mais rápido.
A radiologia está pronta para a transformação da IA, já que a tecnologia pode agilizar processos demorados para um grupo cada vez menor de radiologistas. Mais da metade dos médicos americanos pensam que a IA para imagens e diagnósticos terá um grande impacto nos próximos cinco anos – e a radiologia tem sido apontada por sistemas de saúde inovadores como um caso de uso principal para IA médica.
As varreduras de ressonância magnética podem levar de 15 a 90 minutos para serem concluídas por paciente. Isso pode ser um grande desperdício de tempo para radiologistas estressados: quase metade dos radiologistas dizem que estão exaustos – um número que esperamos piorar na próxima década, considerando que os EUA estão enfrentando uma escassez de dezenas de milhares de radiologistas em 2032. A IA pode reduzir o tempo que os radiologistas gastam com cada paciente, acelerando o processo de diagnóstico: por exemplo, o sistema de saúde da Pensilvânia Geisinger desenvolveu um algoritmo de IA que reduziu o tempo necessário para diagnosticar o sangramento interno da cabeça em 96% – de 9 horas a apenas 19 minutos.
O Facebook não é o único gigante da tecnologia a usar sua experiência em IA. O Google Health publicou uma pesquisa no início deste ano que mostra que seu sistema de IA médica pode superar os médicos na identificação de câncer de mama a partir de imagens de raios-X. E a InnerEye da Microsoft usa aprendizado de máquina para ajudar os radiologistas a identificar e analisar imagens de tumores.
Além disso, à medida que os hospitais continuam aprimorando seus projetos de IA e realizando pesquisas sobre sua eficácia, o ceticismo pode diminuir: apenas 20% dos consumidores dos EUA confiaram na IA de saúde em 2019, e as preocupações sobre o potencial de falsos positivos ou negativos provavelmente prevalecem entre os médicos.