Saúde

Inteligência artificial vira aliada na radiologia

A velocidade de processamento transforma as IAs em ferramentas estimadas na área

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16/05/2024 - 15h59min Corrigir

O uso da Inteligência Artificial se mostra cada vez mais comum no dia a dia, seja na aplicação em chatbots para atendimento ao público consumidor de marketplaces e sites de compras, seja como ferramenta de análise de mercado ou até mesmo criação de textos e imagens. Mas outra área que tem se destacado muito no uso de IAs é a da saúde, em especial no campo da radiologia.

O que é radiologia?

A radiologia é um ramo da medicina que utiliza radiações em exames para realizar diagnósticos em pacientes, e até mesmo pode ser usada no tratamento de alguma doença. A radiologia anda de mãos dadas com outras técnicas dos chamados diagnósticos de imagem (como exames de ultrassom e ressonância magnética).

No final do século 19, um pesquisador e físico alemão, Wilhelm Conrad Röntgen, descobriu que, ao expor uma parte do corpo humano a uma fonte de radiação (muito pequena e controlada), era possível ver a “sombra” que os ossos e tecidos moles projetavam em uma placa que ficava atrás do corpo, isso porque os tecidos e o ossos absorvem a radiação em quantidades diferentes, possibilitando essa “sombra”, que é interpretada como uma imagem “através da pele”.

Uma vez que fica pronta a placa, ela é levada a um especialista, que vai interpretar a imagem e escrever um diagnóstico para o paciente, em conjunto com outros exames. Por exemplo, quando uma mancha de determinado formato e tamanho é encontrada na região do pulmão, pode ser indicativo de pneumonia, ou uma área mais clara em um osso pode ser um cisto ósseo, etc.

O mesmo vale para outros métodos de imagem dentro do ramo da radiologia, a diferença é que são usados métodos diferentes para detectar condições diferentes. A ressonância é capaz de produzir imagens tridimensionais de determinada estrutura; o ultrassom é o método mais rápido, porém com pior qualidade de imagem. A grande questão é que todos os métodos requerem a atenção de um profissional na leitura das imagens para a identificação de padrões, a fim de produzir um diagnóstico preciso.

E como as IAs entram nessa história?

Uma das grandes vantagens das Inteligências Artificiais é sua grande capacidade de processamento e velocidade de compilação de dados, ou seja, elas são perfeitas para serem empregadas em estágios da radiologia como segmentação de dados ou análise quantitativa de parâmetros clínicos. A IA pode ser usada para detectar alterações, mesmo que sutis, que fogem do padrão saudável, e esses casos seriam repassados para um profissional analisar com mais profundidade. O que levaria para um profissional classificar 10 imagens em uma hora, por exemplo, uma IA faria 100 no mesmo tempo.

Vale lembrar que o uso de Inteligência Artificial não remove o componente humano na análise clínica; embora sejam muito avançadas as IAs, ainda precisam de muito desenvolvimento para uma análise ou atendimento 100% digital. Por enquanto, elas se mostraram como fortes ferramentas para a agilização de processos, e existe a possibilidade, inclusive, de as IAs entrarem como parte integrante dos ciclos de estudo, como no curso técnico de radiologia, se tornando uma ferramenta aliada à profissão.

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