5 aplicações da inteligência artificial na radiologia para você conhecer

As ferramentas analógicas estão sendo substituídas por equipamentos cada vez mais autônomos graças os avanços da computação. A assimilação de informações por softwares de algoritmo complexo está tornando-se realidade desde que a conectividade e a capacidade de armazenamento cresceram exponencialmente, criando novas aplicações da inteligência artificial (IA).

A medicina é uma área de conhecimento que trabalha com um material extremamente diversificado: o ser humano. Cada vez mais, as máquinas têm ajudado os profissionais na diagnose, tornando o resultado mais rápido e acurado, o que reflete também na qualidade e responsividade do tratamento.

O surgimento da radiologia permitiu uma análise clínica menos invasiva, e a inteligência artificial promete melhorar o atendimento que prestamos à população. Veja abaixo como a IA pode ser usada a favor da radiologia.

1. Classificação de urgência

Quando tudo está conectado, a emergência ganha uma agilidade sem precedentes. A comunicação entre funcionários da triagem e diagnose é dificultada pela distância física e por outras atribuições de trabalho, o que, que algumas situações, pode ser fatal.

Leia também: 5 aplicações incríveis da Inteligência Artificial na Medicina

Um sistema de organização que leva em conta os sintomas e a gravidade do estado dos pacientes evitará que minutos preciosos sejam perdidos. Se uma pessoa com possibilidade de hemorragia intracraniana entra no hospital, por exemplo, ela já será a primeira da fila, tanto para tirar a radiografia quanto para sua análise. O resultado é otimizado, e o estresse da equipe diminui.

2. Autodiagnose

Os equipamentos radiológicos são sensíveis (e caros), precisando de manutenção preventiva para que não deixem o profissional na mão. Ainda assim, surpresas desagradáveis podem acontecer. Com sensores internos, capacidade de autoanálise e conexão à internet, as próprias máquinas poderão identificar peças que precisam de reparo, diminuindo o tempo de manutenção e a chance de ficar inoperante. São menos gastos e mais produtividade.

3. Associação de sintomas a possíveis enfermidades

Ainda que sejamos mais espertos que os computadores, temos uma capacidade de análise limitada — recebemos uma informação por vez e não retemos todas. O uso de bigdata permite que máquinas inteligentes gerem estatísticas que um ser humano levaria anos para consolidar.

Um sintoma pode estar relacionado a dezenas de doenças, e o profissional sabe disso, mas a máquina tem a lista completa em sua memória e pode conhecer até a probabilidade de que esteja relacionado a cada condição. Associações entre múltiplos fatores também são facilitadas pela inteligência artificial, ou seja: diga ao computador todos os sintomas, e ele pesquisará as enfermidades que se relacionam com essa condição.

4. Auxílio no diagnóstico

O machine learning (aprendizado de máquinas) consiste no reconhecimento de padrões e na aplicação deles nas experiências posteriores do equipamento. Um corretor gramatical utiliza essa tecnologia, por exemplo, mas ela também pode ser aplicada em imagens. Expostos a grande quantidade de casos semelhantes, um computador pode aprender a reconhecê-los.

Como a radiologia não é uma ciência exata, não se pode deixar uma decisão com o peso de uma vida humana para um computador, e a certificação de um profissional é indispensável, mas essa é uma das aplicações da inteligência artificial que mais pode facilitar o trabalho do radiologista, deixando que se concentre nos detalhes de casos dúbios e agilizando diagnósticos mais simples.

5. Recuperação de dados

A tendência é que o mundo virtual seja cada vez mais conectado e que todas as informações sejam mantidas na nuvem indefinidamente. Isso significa que todas as radiografias que, em poucos anos, todas as radiografias de um paciente estarão disponíveis para comparação, mesmo que ele não traga a cópia física com ele, e mesmo que tenha sido tirada em outra unidade de atendimento, ou até mesmo outro país. A análise da evolução de doenças será muito mais segura e menos burocrática.

Como você pode ver, as aplicações da inteligência artificial podem melhorar o fluxo de pacientes, diminuir o tempo de entrega do laudo e ajudar o radiologista na análise de imagens, — ainda que não possam substituir a importância desse profissional na conclusão do diagnóstico. A tecnologia tem nos auxiliado desde os primórdios da medicina. Essa é mais uma aquisição da área da saúde!

Quer conhecer outras novidades incríveis da área da saúde? Descubra a relação entre inteligência artificial e telemedicina nesse post que preparamos pra você!