6 vezes em que a inteligência artificial foi essencial na radiologia

Inteligência artificial aplicada à radiologia contribui no desenvolvimento diário das atividades médicas e também na eficiência dos processos dessa área

A inteligência artificial é uma tecnologia que, com o processamento de milhares de dados similares, consegue identificar padrões e tendências, permitindo que um software tenha capacidade de análise e decisão.

A solução já tem sido aplicada em diferentes áreas cotidianas e, cada vez mais, na Medicina devido às diversas vantagens proporcionadas aos médicos, gestores, equipe hospitalar e pacientes.

Na radiologia a inteligência artificial auxilia em etapas cotidianas, como na elaboração de laudos médicos, na definição de prioridades e na própria análise da imagem radiológica. Saiba mais a seguir!

Quais as aplicações da inteligência artificial na radiologia?

As aplicações da inteligência artificial na radiologia visam, cada vez mais, contribuir nas atividades dos profissionais reduzindo o tempo dedicado às funções repetitivas e mecânicas. Conheça 6 usos da tecnologia a seguir!

1. Reconhecimento de voz

O reconhecimento de voz facilita a emissão dos laudos médicos para que os especialistas não precisem digitar a análise e possa reduzir o tempo para liberação do laudo.

Com a solução o profissional pode descrever seus achados e apresentar suas conclusões e o software faz a redação do texto, aumentando a produtividade e permitindo mais tempo de dedicação aos pacientes e menos às atividades repetitivas.

2. Formatação rápida

Os profissionais de radiologia frequentemente atendem em diferentes clínicas diagnósticas e hospitais e têm modelos diferentes para cada tipo de exame.

Para facilitar essa organização e processos, os softwares com inteligência artificial permitem um modelo de formatação rápida que adequa o layout do documento de acordo com a instituição e o exame.

Essa estrutura reduz os erros nos laudos médicos e padroniza as informações, o que é benéfico para os profissionais durante a elaboração dos laudos e para os pacientes.

3. Cloud

A tecnologia cloud, também chamada de computação em nuvem, garante que todos os dados, como informações dos pacientes, laudos anteriores, modelos e outros possam ser acessados de qualquer dispositivo conectado à internet.

Com essa solução o especialista consegue realizar seu trabalho diretamente no hospital ou clínica, em casa ou em qualquer outro ambiente que esteja.

Além de evitar perdas de dados que exige o retrabalho, a tecnologia mantém todas as informações organizadas, o que é essencial na produtividade.

Por fim, um destaque da computação em nuvem voltada à radiologia é a elevada segurança dos dados, com senha de acesso, criptografia e outros recursos que minimizam os riscos de vazamentos de dados.

4. Correção inteligente         

É muito comum que os radiologistas gastem muito tempo no dia a dia para corrigir os laudos gerados, com uma revisão que se atém principalmente a erros gramaticais e de digitação.

Essa etapa é fundamental para um laudo médico mais confiável e correto, no entanto, a função demanda muito tempo dos profissionais, que têm sua produtividade reduzida por uma atividade mecânica.

Atualmente, os softwares de inteligência artificial tem uma elevada capacidade de revisão de documentos, reduzindo significativamente o tempo dedicado a esse tipo de tarefa.

O ganho de tempo beneficia o radiologista, que pode dedicar-se mais às tarefas relevantes como atenção aos pacientes, aprimoramento profissional e atenção aos detalhes da imagem radiológica.

5. Pré-segmentação

Os softwares com inteligência artificial baseiam-se em milhares de imagens radiológicas analisadas previamente para identificar padrões que indiquem uma alteração mais ou menos séria.

Dessa forma, a solução já tem sido usada na definição de uma fila de prioridade para avaliação do especialista, funcionando como uma triagem capaz de selecionar quais os casos que demandam uma atenção médica imediata.

Com esse recurso, um paciente que realizou um exame depois, mas que tem um quadro mais severo, como um aneurisma, ganha status prioritário na lista do radiologista, que avaliará em menos tempo, agilizando as etapas seguintes de diagnóstico e tratamento.

Esse tipo de conduta é importante, pois permite salvar vidas em casos mais graves e que poderiam apresentar algum tipo de complicação caso o exame ficasse no fim da fila aguardando a avaliação médica. 

Estima-se que mais da metade dos exames radiológicos não apresentam alterações significativas, de forma que casos sérios podem ganhar prioridade sem comprometer a saúde de outros pacientes.

6. Análise radiológica

Quando a aplicação da inteligência artificial na radiologia ainda era incipiente, muitos médicos tinham receio da automatização das tarefas, por exemplo, com um software ficando totalmente responsável pela análise radiológica e emissão de laudos.

O avanço da tecnologia mostrou, no entanto, que a supervisão humana é indispensável, ainda que a inteligência artificial possa ser usada para aplicações cada vez mais complexas.

Nesse cenário, um dos usos da solução é sim a análise radiológica, com levantamento principalmente de dados quantitativos do caso. Essas informações adicionais ajudam a embasar a avaliação do radiologista posteriormente.

Portanto, diferentes soluções com inteligência artificial, como o software de voz para laudo, formatação rápida, correção inteligente e pré-segmentação dos casos podem agilizar, facilitar e melhorar a atuação dos radiologistas.