A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando as áreas da medicina e, especificamente, a da radiologia. Devido ao aumento de exames de imagem associado à necessidade de diagnósticos rápidos e precisos, a IA é capaz de ampliar e aperfeiçoar a capacidade das análises radiológicas.
Podendo melhorar a eficiência dos processos e aumentar a qualidade dos atendimentos aos pacientes, contar com as aplicações dessa tecnologia é extremamente necessário.
Ao longo deste conteúdo, iremos entender mais sobre a Inteligência Artificial, seu papel na radiologia e suas principais aplicações. Tenha uma excelente leitura!
Entenda o uso da Inteligência Artificial na radiologia
A Inteligência Artificial é um setor da ciência da computação, cujo objetivo é desenvolver algoritmos e sistemas que consigam imitar a capacidade humana em aprender, operar e até tomar decisões.
Assim, a IA conta com aplicações em diversas áreas, indo da automação industrial até a medicina, onde torna os processos mais eficientes, reduz erros e aumenta as aplicações clínicas.
Na radiologia, por exemplo, a Inteligência Artificial pode ser utilizada para a realização e interpretação de exames de diagnósticos por imagem, sempre buscando mais agilidade em seus processos.
De modo geral, ela vem sendo uma poderosa ferramenta para a melhoria das precisões diagnósticas, redução de erros humanos e melhor análise das imagens.
Conheça as aplicações da Inteligência Artificial na radiologia
Como falado, a IA vem transformando a radiologia, proporcionando soluções inovadoras e capazes de melhorar a eficiência, precisão e segurança do diagnóstico, bem como o tratamento dos pacientes. Assim, as principais aplicações no setor são:
Detecção de doença
Uma das atividades mais beneficiadas pela IA na radiologia é, sem dúvidas, a detecção/diagnóstico precoce de doenças.
Os algoritmos de aprendizado de máquina (treinados em grandes volumes de dados médicos) são capazes de identificar padrões em imagens de maneira mais rápida e, ainda, podem até fornecer análises mais precisas do que as realizadas pelos seres humanos.
Na tomografia computadorizada, por exemplo, a IA serve para identificar nódulos pulmonares e sinais iniciais de doenças no pulmão. Vale lembrar que essa tecnologia não substitui os profissionais, mas serve como apoio auxiliando-os nos diagnósticos.
Segmentação das imagens e planejamento dos tratamentos
A segmentação de imagens envolve a identificação de estruturas específicas nos exames de imagem. O processo é fundamental para planejar os melhores tratamentos, onde a precisão é essencial para atingir o alvo sem danificar tecidos saudáveis.
Quando se trata dos pacientes com câncer, por exemplo, a IA ajuda no momento de delinear tumores nos exames de imagens, auxiliando na personalização do tratamento e no acompanhamento da resposta do organismo.
Classificação e priorização de urgências
A IA pode ser utilizada na classificação dos diagnósticos por imagem, identificando aqueles que apresentam pontos de atenção importantes e fazendo com que o profissional priorize os casos mais urgentes.
Melhor qualidade das imagens
A qualidade das imagens clínicas é um fator crucial para um diagnóstico preciso. Pequenas distorções podem dificultar a interpretação e, para evitar isso, a IA oferece grande eficácia, reduzindo o problema.
Essa melhoria na qualidade de imagens atua diretamente para diagnósticos mais assertivos e maior segurança dos pacientes.
Monitoramento de doenças
Muitos não sabem, mas a IA vem sendo extremamente útil no monitoramento de pacientes ao longo do tempo.
Nos exames, os algoritmos são capazes de comparar imagens anteriores com as atuais, identificando mudanças (até mesmo as menores), as quais podem indicar uma progressão ou regressão da doença.
O uso dessa tecnologia para analisar as imagens aumenta a confiabilidade do acompanhamento, auxiliando nas tomadas de decisão.
Detecção de lesões
As técnicas presentes na IA podem proporcionar diagnósticos radiológicos bem importantes, como tumores, lesões ou fraturas.
De modo geral, a Inteligência Artificial é utilizada na detecção precoce de doenças até o monitoramento de condições crônicas, afinal, as suas aplicações vêm se mostrando promissoras e significativas.
Os avanços são contínuos, fazendo com que ela esteja presente na atualidade e, também, no futuro da radiologia.
Esperamos que este conteúdo tenha sido esclarecedor. Mais artigos como este, você encontra clicando aqui e acessando o nosso blog!
