Conheça os benefícios e aplicações da inteligência artificial na radiologia
A inteligência artificial na radiologia é mais uma das ramificações dos algoritmos aplicados na Saúde, e apresenta diversos benefícios para as instituições.
Sistemas automatizados podem agilizar as rotinas dos profissionais, com imagens mais nítidas e análises mais rápidas.
Além disso, também realizam propostas para contribuir com a avaliação de especialistas, aprimorando o serviço ofertado ao paciente.
Por conta disso, essa tecnologia segue crescente no cenário, e poderá transformar, ainda mais, as rotinas médicas e diagnósticas.
Entenda o papel da inteligência artificial na radiologia e confira algumas dicas para implementar essa inovação na sua instituição.
O que é inteligência artificial na radiologia?
A inteligência artificial na radiologia se refere à aplicação da tecnologia no ramo de exames de imagem e diagnósticos visuais, implementando novas ferramentas e inovações para aprimorar e automatizar algumas das rotinas desse segmento.
Esse ramo da ciência da computação estuda e desenvolve dispositivos com capacidade de raciocínio humano, além de percepções e autonomia para realizar sugestões em determinados ambientes.
Dessa forma, com a adoção de sistemas de programação completo, diferentes áreas da medicina puderam aproveitar benefícios como maior precisão nas avaliações e o apoio de plataformas de aprendizagem.
Agora, a radiologia também passou a utilizar a inteligência artificial em suas operações, especialmente na realização e análise de exames.
Trata-se da aplicação da mesma base de sistemas e algoritmos, mas adaptados para as necessidades desse ramo. Assim, cada segmento da área da saúde consegue desenvolver suas atividades da melhor forma.
Qual a importância da inteligência artificial na radiologia?
Com a aplicação da inteligência artificial na radiologia, se tornou possível para a área acompanhar as inovações que estão se popularizando na medicina, desenvolvendo exames de imagem mais precisos e, consequentemente, gerando diagnósticos mais assertivos.
Esse mercado cresceu consideravelmente nos últimos anos, se tornando um diferencial em diversas instituições de saúde, hospitais e operadoras de serviço. Segundo a empresa de consultoria Statista, em 2021 o uso da inteligência artificial na saúde gerava uma movimentação de U$11 bilhões em todo o mundo. Agora, a previsão é alcançar U$188 bilhões até 2030.
Com isso, essas tecnologias se tornaram mais acessíveis, com a possibilidade de serem implementadas em diferentes segmentos, não apenas em áreas como cirurgia ou tratamentos complexos, mas também em nichos do cotidiano, como triagem e radiologia.
Dessa forma, é possível facilitar diversas rotinas de análise e atendimento, otimizando a produtividade dos profissionais e permitindo focar seus esforços em tarefas menos repetitivas.
Essa agilidade se reflete no serviço proposto ao paciente, não apenas com exames e consultas mais rápidas, mas também maior confiança nos diagnósticos, disponibilizando um tratamento assertivo e mais eficiente.
Quais as principais aplicações da IA na radiologia?
O uso da inteligência artificial na radiologia continua em crescimento, mas já possui algumas aplicações principais no segmento. Confira quais são:
Exames de imagem
A inteligência artificial na radiologia está sendo aplicada especialmente nos exames de imagem, a principal atividade desse segmento. Com sistemas autônomos e programações avançadas, os profissionais possuem um recurso auxiliar na realização e na leitura desses diagnósticos visuais.
Quando o paciente passa pelo exame, o especialista pode arquivá-lo em uma plataforma moderna, compatível com outras ferramentas e mais segura na transmissão das informações.
Enquanto isso, um sistema com IA na radiologia pode receber esses exames e promover uma leitura detalhada das imagens. Com base em seu banco de dados, conseguirá distinguir resultados normais e inconsistências que precisam de uma maior atenção do médico.
Ainda, a inteligência artificial também consegue apontar possibilidades de diagnósticos, auxiliando os responsáveis na visualização e entendimento desses exames de imagem.
Leitura de laudos
Enquanto isso, os sistemas inteligentes também estão presentes na leitura de laudos online, uma das etapas de responsabilidade da radiologia.
Esse processo permite que o especialista receba os prontuários do paciente, avaliando junto das imagens para indicar um possível diagnóstico.
Com o uso de plataformas com IA, essa leitura se torna ainda mais rápida e eficiente, uma vez que o algoritmo pode reconhecer termos, elementos e indicações que sugerem uma possibilidade de quadro clínico.
Uma vez que os laudos médicos possuem um caráter mais subjetivo, dependendo das impressões do profissional, contar com a inteligência artificial na radiologia se torna um diferencial que impacta positivamente a atividade, e já existem diversas soluções nesse segmento, como o sistema da NeuralMed.
Treinamento de sistemas
A inteligência artificial está presente na radiologia não apenas para a leitura de exames, mas também para realizar o treinamento de sistemas.
A linguagem de programação das máquinas, conhecida como machine learning, atua na saúde para desenvolver novos algoritmos com base em documentos e relatórios confiáveis, como a NeuralMed, que treina as plataformas mais de 3 milhões de laudos.
Dessa forma, as próximas operações serão ainda mais concretas, com propostas sólidas e assertivas sobre o quadro do paciente. Uma vez que o sistema terá um treinamento mais completo, seu raciocínio autônomo também apresentará maiores porcentagens de confiabilidade.
Por esse motivo, é importante utilizar a inteligência artificial na radiologia para treinar outros dispositivos, e garantir a efetividade das leituras.
Quais os benefícios da inteligência artificial na radiologia?
Além de ser um diferencial para instituições de saúde e hospitais, a inteligência artificial na radiologia também traz uma série de vantagens para essas organizações e para os pacientes. Confira alguns dos pontos mais positivos:
Exames de imagem mais nítidos
O uso de sistemas inteligentes não influencia somente nas leituras, mas também na qualidade dos exames e das imagens geradas.
Com dispositivos cada vez mais modernos, existe a possibilidade de ter tecnologias de nitidez e reconhecimento radiológico de alto desempenho.
No entanto, é fundamental que eles sejam compatíveis com os demais recursos da instituição, e o uso da inteligência artificial também contribui nessa questão, gerando imagens mais visíveis e aprimoradas, enquanto garante as possibilidades de envio, armazenamento e leitura.
Maior precisão nos diagnósticos
Enquanto isso, uma das principais participações da inteligência artificial na radiologia é por meio da leitura de exames e elaboração de propostas para diagnósticos, uma função que auxilia os especialistas em suas análises.
Com um sistema autônomo treinado com algoritmos completos, é possível não apenas receber indicações sobre possíveis condições, como também obter precisão desses resultados.
Afinal, uma plataforma com um banco de dados que reúne milhões de informações conseguirá localizar dados semelhantes com maior confiabilidade e ampla margem de comparação.
Assim, os profissionais terão maior tranquilidade no desenvolvimento das suas impressões, contando com um sistema de desempenho superior para auxiliar nas análises.
Integração de informações
O setor de radiologia é um dos mais importantes em qualquer instituição, mas ele não atua sozinho, demandando uma integração com os demais departamentos. Caso contrário, os médicos envolvidos no caso não conseguirão se comunicar, e o paciente não terá o melhor atendimento possível.
Com a inteligência artificial, é possível garantir essa interação entre as informações. A ampla compatibilidade na extensão dos arquivos e o uso de recursos modernos, como servidores compartilhados, facilita esse envio e recebimento.
Assim, a organização terá um fluxo de operação mais fluído, com comunicação entre as equipes e transmissão segura dos exames.
Como aplicar a inteligência artificial na radiologia?
Instituições que desejam implementar a inteligência artificial na radiologia podem começar com algumas dicas de adaptação:
Digitalização de exames na Nuvem
Antes de mais nada é fundamental começar a digitalização dos exames e armazenamento na Nuvem. Afinal, os sistemas de IA na radiologia utilizam, majoritariamente, canais de servidores compartilhados para enviar e receber as imagens.
Sem uma rotina digital, os especialistas terão dificuldade em acessar essas informações fora da rede local ou mesmo longe do setor.
Além disso, a digitalização de imagens, laudos e exames torna a análise mais prática e rápida, com armazenamento seguro em um único lugar, facilitando o dia a dia dos colaboradores envolvidos.
Modernização de aparelhos
Ainda, outra dica para adotar a inteligência artificial na radiologia é modernizar os aparelhos usados para os exames de imagem.
Muitas instituições mantêm linhas anteriores de equipamentos, que não são compatíveis com os recursos ou algoritmos planejados.
Nesse caso, obter equipamentos de última geração não apenas acompanha a IA na radiologia, como permite a transmissão de informações com maior agilidade, além de exames nítidos, assertivos e garantidos.
Implementação de sistema inteligente
A inteligência artificial na radiologia depende não apenas de algoritmos locais, mas de uma rede de sistemas automatizados que contribuam para o fluxo operacional.
Dessa forma, vale a pena implementar mais de uma plataforma inteligente, que consiga se comunicar com as máquinas e promover um uso integrado entre todos os departamentos.
Além disso, ter um ecossistema unificado é vantajoso para o hospital. Por exemplo, o exame de imagem aponta uma condição grave e, automaticamente, atualiza a triagem do paciente para dar prioridade ao caso.
Essa comunicação funciona apenas com sistemas inteligentes que troquem dados com segurança e sejam compatíveis em sua linguagem.
A inteligência artificial na radiologia substituirá os profissionais?
A inteligência artificial na radiologia não irá substituir os profissionais que atuam nessa área, uma vez que eles continuam sendo essenciais para a realização de todas as atividades.
Nenhuma tecnologia emitirá o conhecimento e experiência humana, existindo para auxiliar os especialistas em suas análises.
Assim, é importante investir em sistemas inteligentes como suporte para os profissionais, tornando os diagnósticos mais rápidos e os tratamentos mais efetivos. Contudo, é essencial ter em mente que os médicos e radiologistas continuarão como principal força de cuidados na saúde.
Para adotar a inteligência artificial na sua instituição, invista em um sistema que trabalhe com os profissionais e seja confiável em suas análises. Por isso, conheça a solução da NeuralMed e saiba como modernizar seu hospital.