Tecnologias de inteligência artificial transformam a radiologia e o papel do seu profissional

por Marcelo Garcia

Um paciente é encaminhado ao setor de radiologia para exames de imagem de rotina. Essas imagens são comparadas com milhões de outras por um programa inteligente, que oferece um diagnóstico completo, registrado no prontuário eletrônico, assim como possibilidades de prognóstico e indicações de tratamento. O cenário ainda é um tanto futurista, mas as expectativas em relação às mudanças da incorporação de inteligência artificial (IA) de maneira mais ampla na medicina são grandes, com destaque para as áreas de radiologia e diagnóstico.

A radiologia já utiliza há anos ferramentas digitais de auxílio ao diagnóstico (CAD, da sigla em inglês), como explica Luiz Siqueira, médico radiologista da Rede D’Or em São Paulo. Elas ajudam, por exemplo, a identificar estenoses cardíacas, nódulos pulmonares e microcalcificações na mamografia. Na prática, os programas comparam as imagens adquiridas com um banco de dados desvios e, embora muito úteis, possuem essa única aplicação.

“Eles servem como uma segunda opinião e funcionam como uma etapa adicional no processo de diagnóstico”, explica o médico nuclear Sergio Altino,responsável pelos serviços de SPECT/CT do Hospital Copa Star e PET/CT do Centro de Imagem Rede D’Or. O cenário deve mudar com o avanço atual da área de IA chamada machine learning, caracterizada pela utilização de algoritmos para coletar dados, aprender com eles e fazer determinações ou predições. Seu ramo mais promissor é o deep learning, que utiliza conjuntos de algoritmos para modelar grandes quantidades dedados não estruturados e já obteve taxas de reconhecimento de imagens superiores as de humanos, em alguns cenários.

 Humanos x computadores

No início do ano foram publicados na revista Cell os resultados de um estudo liderado por pesquisadores do Shiley Eye Institute da Universidade da Califórnia e de instituições chinesas e alemãs, mostrando que um modelo computacional de machine learning foi capaz de analisar imagens de exames oftalmológicos e raios X de pulmão mais rapidamente e melhor que os humanos, com acurácia superior a 90%.

Para Altino, o desenvolvimento da IA será fundamental para lidar com o aumento exponencial do número de imagens geradas pelos exames de diagnóstico e da quantidade de informações a serem avaliadas em cada uma delas. Siqueira também aponta benefícios e destaca a necessidade de adaptação dos radiologistas.

“A inteligência artificial mais ampla, de aprendizado contínuo, será componente fundamental na radiologia. Servirá para reduzir erros, melhorar a performance dos radiologistas e aumentar a chance de sobrevivência do paciente”, avalia. “O radiologista, por sua vez, precisará ser mais do que apenas técnico, pois a parte técnica será primeiro absorvida. A máquina oferece apenas estatísticas. A presença humana continuará fundamental na sua relação com os médicos e com os pacientes”, constata Siqueira.

Apesar dos avanços, no entanto, uma IA complexa como a da abertura do texto não estará consolidada antes das próximas décadas. Além dos desafios de desenvolvimento, serão necessários testes, validações pelos órgãos competentes e outras medidas para garantir a segurança dos pacientes e das informações. “As perspectivas para o futuro são fantásticas, mas ainda estamos nos estágios iniciais dessa revolução”, finaliza Altino.

 


*Reportagem publicada na revista Onco& 39 (Julho-Agosto-Setembro)
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Jornalista formado em Comunicação pela UFRJ com experiência em redação de textos jornalísticos com ênfase especial em temas como ciência, saúde, tecnologia e políticas públicas.