A chegada de sistemas com Inteligência Artificial (IA) ao setor
de diagnósticos por imagem chamou a atenção e gerou muitos
debates sobre o papel e as responsabilidades do radiologista. No
entanto, faltam discussões sobre o impacto dessa tecnologia na
função do radiologista, avaliando o fluxo de trabalho atual e
mapeando áreas potenciais de automação de IA, como planejamento
de procedimentos, aquisição e processamento de imagens.
Também é preciso levar em consideração as oportunidades de mais
eficiência e assertividade que a IA traz, incluindo o
aprimoramento do atendimento ao paciente, maior educação e
trabalho entre modalidades, maior conhecimento tecnológico e
expansão da responsabilidade do radiologista em relatórios de
imagem com suporte de IA e funções de auditoria.
Um dos maiores equívocos sobre os radiologistas é que eles
basicamente analisam imagens. Essas avaliações “simplificam
dramaticamente o que os radiologistas fazem”, de acordo com
Curtis P. Langlotz, MD, PhD, do departamento de radiologia da
Universidade de Stanford. Como Langlotz aponta, um catálogo
abrangente de diagnósticos radiológicos lista quase 20 mil
termos para distúrbios e observações de imagem e mais de 50 mil
relações causais. Algoritmos que podem ajudar a diagnosticar
condições comuns são um “grande passo à frente”, observa ele,
mas um radiologista experiente está procurando várias condições
ao mesmo tempo. Apenas algumas dessas avaliações podem ser
realizadas com IA.
As tarefas que um radiologista realiza regularmente superam em
muito a capacidade de nossas funções tecnológicas atuais. Esse
trabalho inclui o trabalho voltado para o paciente (como
ultrassom, fluoroscopia e biópsia) para consultar outros
médicos, trabalho multidisciplinar, treinamento e auditorias.
Os sistemas atuais de radiologia baseadas em AI realizam tarefas
únicas, realizando o reconhecimento de imagens específicas, como
a detecção de nódulos em uma TC de tórax. Essas tarefas de
detecção precisas, numerosas e necessárias são fundamentais para
diagnosticar totalmente as descobertas da imagem. A IA pode
desempenhar um papel substancial na melhoria do fluxo de
trabalho de diagnóstico, até mesmo substituindo um ser humano em
algumas das tarefas mais rotineiras e operacionais, como o
agendamento. Mas, a menos que inventemos milagrosamente um
sistema completo de ponta a ponta que inclua supervisão
qualificada de todo o caminho do diagnóstico, a IA não
substituirá totalmente os radiologistas tão cedo.
Segundo especialistas do Fórum Econômico Mundial, o impacto da
IA na radiologia pode ser comparado à introdução do piloto
automático em voos comerciais. À medida que os sistemas de voo
modernos se desenvolveram, muitas das verificações de segurança
tradicionalmente comandadas por humanos, como os sistemas
anticolisão, tornaram-se automatizadas. Os pilotos conseguiram
utilizar o piloto automático, permitindo-lhe lidar com tarefas
tediosas ou repetitivas, mas o que acontece quando ele encontra
um mau funcionamento imprevisto? Ou quando há uma tempestade no
horizonte? Bem, o piloto está presente e pronto para assumir
manualmente.
Esta é a mesma dinâmica que amadurecerá na radiologia: o
elemento humano terá mais liberdade para comunicar questões de
segurança ou reagir a novas informações úteis.
Os radiologistas adquirem conhecimento para interpretar imagens
médicas após um longo processo de treinamento e, apesar do mesmo
treinamento, ainda falta consenso entre os radiologistas na
maioria das vezes quando uma imagem é interpretada. Também
existem falsos positivos e falsos negativos vistos no
diagnóstico, o que afeta o padrão de planejamento do tratamento.
O preenchimento de todas essas deficiências pelos algoritmos de
Inteligência Artificial do olho humano demonstrou um progresso
notável no reconhecimento de imagens.
A necessidade de maior eficácia e eficiência são as razões por
trás do surgimento da IA em imagens médicas. Houve um tremendo
aumento na carga de trabalho dos radiologistas devido ao
desequilíbrio entre o aumento dos dados de imagem e o número de
leitores treinados disponíveis.
Em tais situações, a IA pode tornar a vida muito mais fácil,
fornecendo aos radiologistas treinados imagens pré-selecionadas
com recursos identificados, para que, no mesmo período, mais
fluxo de trabalho de imagem possa ser tratado com muito mais
eficiência e erros reduzidos. A IA trabalha com ferramentas de
geração automática de diagnósticos, o que proporciona um
relatório mais padronizado e com melhores terminologias,
facilitando o entendimento dos médicos.
No curto prazo, a IA terá um papel como uma lente suplementar
para a análise de imagens médicas, identificando mudanças mais
sutis nas varreduras e, ao mesmo tempo, reduzindo o tempo de
planejamento do tratamento, analisando grandes quantidades de
dados. A IA também tem muito potencial para melhorar a
eficiência operacional, liberando os especialistas de tarefas
repetitivas e mundanas.
O uso de IA e a mudança para imagens 3D se complementam, pois há
uma enorme quantidade de informações nas imagens que podem ser
analisadas por um computador e apresentadas ao radiologista ou
médico assistente. O que parecia ser futuro está cada vez mais
próximo. A IA tem o potencial de servir como um auxílio para
radiologistas encarregados de tomar decisões clínicas informadas
e escolher tratamentos eficazes, melhorando o atendimento e os
resultados dos pacientes.
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