A Inteligência Artificial (IA) já está presente no dia a dia de muitas pessoas, e o seu crescimento não para. Com o surgimento de novas tecnologias, ela vem ganhando cada vez mais espaço, incluindo no setor radiológico.
Quando relacionada com a radiologia, a IA pode proporcionar muitos benefícios essenciais para o setor de saúde, afinal, quando automatizados, os sistemas podem agilizar as rotinas dos profissionais, principalmente por fornecerem imagens nítidas e, consequentemente, análises mais rápidas e precisas.
E é sobre isso que falaremos hoje. Continue acompanhando este conteúdo e saiba o motivo da IA ser tão importante para a radiologia.
Saiba mais sobre a Inteligência Artificial na radiologia
A IA na radiologia médica envolve a aplicação de técnicas ao setor, incluindo novas ferramentas e, principalmente, inovações capazes de automatizar grande parte das rotinas clínicas.
Com foco em melhorar a maneira como as imagens são interpretadas, analisadas e administradas, a IA pode ser utilizada não só nas radiografias, mas também em tomografias computadorizadas (TC), ressonâncias magnéticas (RM) e ultrassonografias.
É válido salientar que o foco principal da IA na radiologia é melhorar a precisão diagnóstica, aumentar a eficiência das operações e a qualidade dos cuidados fornecidos aos pacientes.
Como aplicar a IA na radiologia?
A Inteligência Artificial presente na radiologia segue em um constante avanço e já conta com algumas aplicações importantes no setor, as quais se destacam exames de imagens, auxílio para leitura dos laudos e treinamento para os sistemas.
A seguir, confira detalhadamente cada uma dessas aplicações:
Exames de imagem
A IA vem tendo como foco principal os exames de imagens. Assim, os profissionais contam com recursos capazes de auxiliar em toda a realização e, principalmente, na leitura deles.
De forma bem simples, após a realização do exame, o especialista consegue arquivá-lo em uma plataforma específica, compatível com outros recursos radiológicos. Além disso, o uso da IA é capaz de identificar possibilidades diagnósticas.
Auxílio na leitura de laudos
Esses sistemas inteligentes também auxiliam na leitura dos laudos online, um processo que permite aos profissionais receber prontuários dos seus pacientes e avaliá-los junto às imagens, sendo uma forma mais eficaz de identificar quaisquer diagnósticos.
Com as tecnologias de IA, a leitura dos laudos é realizada por algoritmos que reconhecem termos, elementos e indicações do quadro clínico. Ou seja, contar com esse tipo de inteligência é um verdadeiro diferencial positivo para as atividades clínicas.
Treinamento para os sistemas
Por último, a inteligência artificial se faz presente no treinamento dos sistemas. A técnica é chamada de machine learning e desenvolve novos algoritmos, tudo baseado em documentos e relatórios confiáveis.
A partir do momento que o sistema tem um treinamento, o seu “pensamento” autônomo também terá maior confiabilidade, o que torna a IA extremamente importante na radiologia durante o treinamento de outros dispositivos.
Entenda a importância desse tipo de tecnologia para o setor radiológico
A inteligência artificial na radiologia vem impulsionando melhoria para os diagnósticos dos exames de imagens com relação às suas interpretações. O que torna a IA importante é justamente a maneira como os resultados são administrados e integrados aos cuidados de saúde.
Todas essas inovações facilitam as rotinas de análise e otimizam a produtividade dos profissionais, fazendo com que seus esforços sejam voltados aos pacientes.
Saiba quais os seus benefícios
Como pudemos acompanhar até aqui, a IA está revolucionando a maneira como os exames são administrados e interpretados.
Mas não para por aí. Outros benefícios de suma importância podem ser obtidos:
- Maior precisão diagnóstica: o uso da IA pode aumentar a precisão com que os diagnósticos são fornecidos, auxiliando os profissionais a identificar padrões mais complexos de serem encontrados a olho nu. Como resultados, diagnósticos cada vez mais precisos e tratamentos altamente eficazes.
- Diminuição de erros humanos: com a IA, pode-se minimizar os erros humanos, o que proporciona uma análise mais objetiva das imagens. Com isso, os diagnósticos errados também sofrem uma queda significativa.
- Redução dos custos: com o aumento de eficiência, os custos relacionados com os exames radiológicos podem ser reduzidos, tornando os serviços de saúde mais acessíveis.
- Melhoria da eficiência operacional: a automação melhora a eficiência operacional do setor radiológico, permitindo que os profissionais se concentrem em assuntos mais complexos, tendo as tarefas de rotina realizadas pelos algoritmos da inteligência artificial.
- Tratamentos personalizados: com essa tecnologia, os profissionais conseguem desenvolver planos para um tratamento personalizado, considerando as características e necessidades individuais do paciente.
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