Suponha que um algoritmo possa ler sua mamografia ou tomografia computadorizada e dizer que você tem câncer. Como você reagiria?
Prevê-se que a capacidade dos radiologistas de pensar fora da caixa e orientar os processos de diagnóstico se torne cada vez mais importante.
A inteligência artificial, sem dúvida, ficará enraizada em sua rotina diária, especialmente para diagnosticar doenças simples e auxiliar em tarefas repetitivas. Diante disso, os radiologistas não devem ter medo da IA, mas devem aprender como ela pode melhorar suas vidas profissionais.
O termo “inteligência artificial” (IA) se refere à capacidade da tecnologia, principalmente computadores, de simular a inteligência humana. A área médica pode se beneficiar muito com o uso da inteligência artificial.
Os profissionais de saúde podem se beneficiar das soluções de IA de várias maneiras, principalmente no que diz respeito ao atendimento ao paciente e às tarefas administrativas. O termo “imagem médica” se refere a um método de diagnóstico que inclui a criação de recursos visuais e representações de imagens do corpo humano, bem como o monitoramento do funcionamento dos órgãos internos do corpo.
O aprendizado de máquina e a robótica são os dois principais ramos da IA. Os robôs auxiliam profissionais médicos humanos, pacientes e operadores no processo de diagnóstico, enquanto o aprendizado de máquina se refere ao reconhecimento e ao emprego do algoritmo em sistemas de computador para interpretar imagens.
Em termos de inovação, o setor de saúde está repleto de inovações. Líderes no campo da inteligência artificial (IA) em imagens médicas estão colaborando estreitamente com empreendedores e profissionais de saúde para criar terapias médicas de ponta e econômicas.
O aumento das colaborações e parcerias entre diferentes setores auxilia a inteligência artificial (IA) no mercado de imagens médicas. As empresas que competem pela inteligência artificial (IA) no setor de imagens médicas estão dedicando recursos significativos ao estudo da promessa do campo e ao desenvolvimento de soluções de ponta.
Uma das principais áreas em que a IA está sendo aplicada em imagens médicas é na análise de imagens médicas, como radiografias, tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas.
Podemos treinar algoritmos de IA para analisar essas imagens e identificar padrões e anormalidades que podem não aparecer imediatamente para um observador humano. Isso pode ajudar a melhorar a precisão dos diagnósticos e reduzir o risco de erros.
A IA também está sendo usada para auxiliar na interpretação de imagens médicas. Por exemplo, algoritmos de IA podem gerar uma lista de possíveis diagnósticos ou destacar áreas específicas de preocupação em uma imagem. Isso pode reduzir a carga de trabalho dos profissionais de saúde e permitir que eles se concentrem em tarefas mais complexas.
Além da análise e interpretação de imagens, a IA também está sendo usada para melhorar a eficiência dos processos de imagens médicas. Por exemplo, algoritmos de IA podem ser usados para automatizar o agendamento de estudos de imagem e otimizar o uso de equipamentos de imagem.
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Embora se espere que a inteligência artificial (IA) tenha um impacto significativo na radiologia, não é provável que ela substitua completamente a necessidade de radiologistas.
Embora os algoritmos de IA possam ser treinados para analisar imagens médicas e identificar padrões e anormalidades, eles não podem fornecer o mesmo nível de conhecimento e julgamento de um radiologista treinado.
Espera-se que a IA seja usada para aumentar as capacidades dos radiologistas em vez de substituí-los. Por exemplo, algoritmos de IA podem ser usados para auxiliar na interpretação de imagens médicas e gerar uma lista de possíveis diagnósticos. No entanto, ainda caberá ao radiologista revisar e interpretar as imagens e fazer um diagnóstico final.
No futuro, os radiologistas provavelmente continuarão a desempenhar um papel vital no sistema de saúde, trabalhando junto com a IA para fornecer o melhor atendimento possível aos pacientes. No entanto, o papel dos radiologistas pode evoluir e mudar à medida que a tecnologia de IA avança.
Vários desafios podem surgir ao introduzir a inteligência artificial (IA) no departamento de radiologia:
A implementação de sistemas de IA pode ser cara, especialmente se o departamento de radiologia precisar comprar um novo software ou hardware.
Os algoritmos de IA exigem que grandes quantidades de dados sejam treinados e testados, e a qualidade dos dados pode afetar a precisão do sistema de IA. Coletar e preparar dados de alta qualidade pode ser demorado e consumir muitos recursos.
Integrar sistemas de IA com o fluxo de trabalho e a tecnologia de radiologia existentes pode ser desafiador e exigir mudanças significativas nos processos e sistemas.
Alguns profissionais de saúde podem resistir à adoção de novas tecnologias e pode ser difícil conseguir a adesão de todos os membros do departamento de radiologia.
Garantir que os sistemas de IA estejam em conformidade com os regulamentos e padrões relevantes pode ser um desafio.
Também há considerações éticas ao introduzir a IA no departamento de radiologia, como o impacto potencial no emprego e o potencial de resultados tendenciosos.
Obviamente, mesmo com tecnologia e infraestrutura aprimoradas, os conjuntos de dados de imagens médicas corretos são necessários para garantir que os algoritmos de IA e ciência de dados sejam imparciais.
Com esse objetivo, pesquisadores do departamento de inteligência artificial da Harvard Medical School estabeleceram um novo projeto MAIDA para compilar e distribuir bancos de dados internacionais de imagens médicas.
Problemas de segurança de dados, dependência de fornecedores e infraestrutura de dados cara são os motivos pelos quais os dados de imagens médicas raramente são trocados entre instituições pelo líder do laboratório Pranav Rajpurkar, professor assistente da Harvard Medical School.
Os dados existentes não refletem a diversidade. Os algoritmos de aplicação clínica normalmente são treinados apenas em um pequeno subconjunto de hospitais, sem cobertura regional, nacional ou internacional. Os resultados podem ser direcionados para populações sub-representadas. Os conjuntos de dados dermatológicos padrão não incluem pessoas com pele mais escura suficientes para tirar conclusões significativas.
Para promover a ciência de dados e a inteligência artificial, “há uma necessidade urgente de democratizar as coleções de imagens médicas”, disse Rajpurkar. “Os dados atualmente disponíveis no domínio público são extremamente limitados, altamente tendenciosos e severamente deficientes em diversidade e representação internacional. “
A curadoria dos conjuntos de dados da MAIDA já começou, com radiografias de tórax (o exame de imagem mais comum do mundo) servindo como foco inicial. Modelos de IA para inserção de tubo endotraqueal e diagnóstico de pneumonia no pronto-socorro estão entre os outros trabalhos típicos de radiologista em que o grupo se concentra.
Especialistas e tendências de pesquisa atuais demonstram como a IA transformará a radiologia em breve. Portanto, a comunidade médica deve recebê-lo abertamente, em vez de vê-lo com medo ou desprezo.
Os radiologistas não devem se sentir ameaçados pela inteligência artificial, mas devem trabalhar para compreendê-la e promovê-la. No mínimo, é benéfico para os pacientes.
Nos próximos anos, é provável que a radiologia passe por transformações significativas. Cuidar dos pacientes é fundamental, por isso o setor deve estar sempre na vanguarda. Vamos trabalhar juntos para garantir que a integração da IA à radiologia produza resultados positivos no futuro.
