27 / Agosto / 2019

Inteligência artificial no PACS otimiza laudo radiológico

Inteligência artificial

Desenvolvimento da tecnologia é uma das principais promessas para ganho de agilidade e assertividade no diagnóstico médico, favorecendo a tomada de decisão sobre o melhor tratamento

 

A elaboração do laudo radiológico é uma das principais atividades nos centros de medicina diagnóstica, além de uma etapa crucial para a tomada de decisão sobre o diagnóstico e melhor tratamento de inúmeras doenças. O uso do Sistema de Arquivamento e Comunicação de Imagens (Picture Archiving and Communication System - PACS) já apoia a realização de diferentes atividades envolvidas nesse processo, elimina retrabalho e reduz pequenas tarefas que geram grande impacto na produtividade final. Mais recentemente, a tecnologia vem ganhando o reforço de ferramentas de inteligência artificial, que prometem, entre outros resultados, ampliar a agilidade e assertividade na produção do documento.

Marcos Duchêne, médico radiologista do Hospital Albert Sabin, destaca que o sistema PACS por si só traz diversos resultados para o processo de elaboração do laudo radiológico, tais como a facilidade de acesso e gerenciamento das imagens, segurança para o paciente, agilidade, eficiência e mobilidade, entre outros. “Com o PACS, há diminuição do tempo de transferência de informações, aumento na velocidade da leitura diagnóstica, diminuição do número de imagens perdidas, aumento do volume de pacientes examinados, entre outros resultados que impactam diretamente na produção do documento”, destaca o profissional.

A inteligência artificial se soma ao sistema de imagens médicas com objetivo de auxiliar o médico radiologista na execução de tarefas que são mecanizadas. A tecnologia não irá substituir o profissional, mas sim complementar a sua atuação, agilizando e tornando mais assertivos os diagnósticos.

Um exemplo é o impacto da IA na média de redução do tempo de retorno, um indicador que mostra se o centro de medicina diagnóstica está cumprindo o tempo de retorno acordado com os médicos, serviços hospitalares e, consequentemente, com o paciente.  Essa média cai 60,3% para resultados positivos de tomografias computadorizadas de cabeça e pescoço com o uso de algoritmos de deep learning. Porém, para os demais resultados positivos e negativos de tomografias, não há alteração do indicador. O dado faz parte do paper "Um estudo clínico para avaliar a influência da priorização baseada em IA na redução de tempo de retorno", apresentado na edição 2018 do Encontro Anual da Sociedade de Informática para Imagiologia em Medicina (Society for Imaging Informatics in Medicine - SIIM).

As possibilidades do uso da IA como apoio na tomada de decisão em radiologia são inúmeras. Hoje já é possível a comparação da imagem com bases de conhecimento, que trazem mais assertividade ao diagnóstico, em um modelo no qual a ferramenta incorpora aprendizados a cada laudo emitido, acumulando repertório clínico à sua base de dados.

A IA ainda pode ser utilizada dentro do PACS para triagem de casos urgentes. Nesse modelo, o recurso elenca prioridades na worklist do médico radiologista, funcionando como um assistente virtual de análise. Com a triagem realizada entre imagens normais e alteradas, é verificado automaticamente, antes do radiologista, os exames que devem ser tratados como prioritários conforme o estado do paciente. A análise ocorre a partir de algoritmos de reconhecimento de padrões e analogia em bases de conhecimentos. Com a tecnologia, médicos recebem informações sobre achados mesmo em locais remotos, o que agiliza o diagnóstico e o início do tratamento em caso de anomalias.

Conheça outras características do sistema de armazenamento de imagens que otimizam a produção do laudo: 

  • Integração com RIS e PEP: permite a comunicação simples e segura dos dados dos exames e laudos registrados em cada área. Com a integração dos sistemas, há um registro único do paciente, o que torna o gerenciamento das imagens mais assertivo ao ser combinado a outros dados clínicos, evitando erros de digitação, alterações dos procedimentos e glosas. A tecnologia ainda possibilita o contato direto do radiologista com o médico solicitante, mesmo que remotamente, o que garante o acesso, também, à história clínica completa do paciente examinado. 
  • Reconstrução de imagens: inclui tecnologias como Reconstrução Multiplanar (MPR), que permite outros planos de visualização a partir de uma única série; Projeção de Intensidade Máxima, Mínima e Média (MIP/mIP/Média), que atenua a intensidade das estruturas para manipular imagens de tomografia; e 3D, que proporciona visão tridimensional do exame. Todas permitem visualizar estruturas como ossos, órgãos e tecidos com mais eficiência, possibilitando uma visão ampla em caso de anomalias e, assim, ampliando a assertividade do laudo. 
  • Base de conhecimento: reúne todos os laudos já elaborados pelo centro de diagnóstico por imagem, servindo de apoio ao trabalho do médico radiologista ao permitir que ele mantenha o padrão da escrita, tire dúvidas sobre o quadro ou compare o laudo atual do paciente com exames antigos. Como está incorporada ao sistema PACS, não há necessidade de troca de telas para realização das pesquisas e comparativos, o que ajuda a otimizar o fluxo de laudos e, assim, melhorar a produtividade. 
  • Reconhecimento de voz: um microfone acoplado ao equipamento transcreve a fala, automaticamente, no software. A ferramenta possibilita ainda o reconhecimento de palavras específicas de cada especialidade, além de viabilizar a realização de treinamento para se adequar melhor a qualquer tipo de voz. Sem a opção, o radiologista precisa interromper a análise da imagem para digitar ou, ainda, transcrever, posteriormente, o laudo gravado. Muitas vezes, o trabalho de transcrição envolve outros profissionais, o que amplia os custos e o tempo necessário para finalizar o documento. 

Com o avanço da inteligência artificial, combinado a essas e outras ferramentas já existentes no sistema PACS, será possível acompanhar a evolução de doenças como o câncer de modo totalmente automatizado. O mesmo vale para a comparação de exames e pontos específicos, como no caso de cirurgias.

Para o especialista do Hospital Albert Sabin, todas essas inovações trarão mais eficiência não só na elaboração do laudo, mas também no acesso rápido a imagens, diminuição de perdas, economia a longo prazo por meio da queda da reconvocação de exames, entre outros fatores que culminam em um melhor atendimento e na satisfação do paciente com o serviço como um todo. Assim, tecnologia e profissionais dedicados garantem redução de custos e melhoria da assistência ao paciente.

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