Quais tecnologias vão determinar o futuro da radiologia?

Já que a radiologia é uma especialidade que vem atraindo a atenção de muitos médicos, vamos dar uma breve olhada em como tudo começou. A radiologia existe há mais de um século. Tudo começou quando o professor de física alemão Wilhelm Conrad Röntgen descobriu os raios X em 1895. Depois de trabalhar por semanas em seu laboratório experimentando a produção de “raios estranhos”, que ele chamou de “X”, ele pediu que a sua esposa Anna Bertha que emprestasse “a mão”, a esquerda para ser mais preciso, que ele usou para produzir a primeira imagem de raios-X. Isso agora é conhecido como “Hand mit Ringen” (Mão com anéis). Supostamente, ela exclamou com medo “Eu vi minha morte!” depois de ver a imagem. Sua descoberta se espalhou rapidamente por todo o mundo e Wilhelm Conrad Röntgen recebeu o primeiro Prêmio Nobel de Física por sua descoberta. 

De lá para cá, muita coisa mudou. Hoje temos inúmeras tecnologias de imagens e os diagnósticos são impulsionados com a implementação de inovadoras soluções. 

Junto com o futuro da radiologia, vem a automação

Diversos sistemas de gerenciamento de fluxo de trabalho assistido por Inteligência Artificial já estão atualmente em atividade, enquanto muito outros ainda estão em fase de teste e outros que ainda estão sendo desenvolvidos. No entanto, para que esses sistemas sejam eficientes, eles precisam ser baseados na carga de trabalho do radiologista e devem entregar os seguintes recursos: 

  • Planejar e organizar exames automaticamente usando vários fatores, como hora do dia, departamento e especialidade.
  • Balancear as cargas de trabalho automaticamente, combinando a carga de trabalho do exame de radiologia com a capacidade de leitura.
  • Escalar e atribuir estudos automaticamente com base na disponibilidade do radiologista, localização, subespecialidades e hora do dia.
  • Envio de exames específicos para serem analisados ​​primeiro pela Inteligência Artificial. Exames específicos podem ser baseados no tipo de exame da solicitação; por exemplo, umapréanálise assistida por IA pode ser solicitada para um exame que detecta uma embolia pulmonar. 
  • Priorizar as filas de leitura dos radiologistas e definir prazos configuráveis ​​para escalar e monitorar exames de acordo de nível de serviço (SLA).

  

A importância da Inteligência Artificial 

 A Inteligência Artificial (IA) tem cada vez um papel importante no futuro da radiologia. A IA se tornará parte da prática diária dos radiologistas, ajudando os médicos a melhorar a eficiência e a capacidade de diagnóstico. A IA tem o potencial de filtrar uma grande quantidade de dados de imagem em segundos, auxiliando os radiologistas, ajudando a priorizar listas de trabalho e diagnósticos. Isso, por sua vez, dará aos radiologistas mais tempo para atendimento direto ao paciente e pesquisas vitais. À medida que a IA se desenvolve, seu papel na radiologia se tornará mais difundido e importante. 

Dessa forma, a radiologia seria uma das especialidades mais criativas, em que a solução de problemas e a abordagem holística seriam a chave. 

Redução dos gargalos

 Sistemas de fluxo de trabalho baseados em IA têm a capacidade de usar e aplicar dados, bem como auxiliar no gerenciamento de operações. Por exemplo, esses sistemas reconhecem gargalos e usam esses dados para encaminhar os exames aos radiologistas que estão disponíveis, reduzindo o tempo de espera e agilizando o atendimento. Implementar um sistema de orquestração de fluxo de trabalho baseado em IA desde o início permite que os radiologistas tenham uma vantagem inicial, aumentando sua produtividade e o fluxo de trabalho geral de leitura. 

Em breve mais e mais recursos de previsão e análise preditiva estarão disponíveis. Com a capacidade de prever recursos com base nos dados do paciente gerados a partir de registros médicos eletrônicos e outros sistemas, esse recurso será um componente essencial do sistema de fluxo de trabalho. 

Colaboração interdisciplinar dentro dos departamentos

Para fornecer o atendimento ideal, o setor de radiologia tornou-se cada vez mais dependente da colaboração com outros especialistas, dando aos radiologistas a capacidade de assumir a liderança no gerenciamento de fluxos de trabalho interdisciplinares. Como a radiologia é uma das disciplinas com maior uso de TI no setor de saúde, os radiologistas não terão problemas para aplicar diagnósticos integrados usando tecnologia digital. Agora que os patologistas estão também usando inovadoras tecnologias para avaliar as imagens digitalmente, certamente esse processo de colaboração será mais eficaz. 

E, com o tempo, os ganhos de produtividade darão lugar a melhorias na qualidade da saúde. A Inteligência Artificial em radiologia tem um enorme potencial para utilizar dados para diagnósticos mais precisos e oportunos. Da mesma forma, esses sistemas oferecem oportunidades para o avanço da saúde pública e populacional para todas as sociedades. Em última análise, isso significa melhor uso de recursos em saúde e melhor qualidade de vida humana. Essas são as promessas de longo prazo para a inteligência artificial em radiologia, e empresas ousadas veem essas oportunidades hoje.