Inteligência artificial no PACS: o novo papel do radiologista

Ferramentas inseridas no sistema de imagens médicas trazem melhorias na produtividade e eficiência dos profissionais, que devem aprender a lidar com elas para extrair os benefícios

Inteligência artificial no PACS: o novo papel do radiologista

A inteligência artificial é uma das bases da Saúde Digital. Entre as inúmeras aplicações, como cirurgias assistidas, acompanhamento de pacientes a distância, próteses inteligentes e tratamentos personalizados, destacam-se, também, aquelas voltadas à medicina diagnóstica. Mesmo com ferramentas desse tipo inseridas no Sistema de Arquivamento e Comunicação de Imagens (Picture Archiving and Communication System — PACS), o radiologista continua crucial para a tomada de decisão.

Nos Estados Unidos, por exemplo, pesquisadores da Universidade de Harvard solicitaram a 234 médicos que avaliassem 45 casos clínicos e indicassem o diagnóstico provável e outros dois possíveis. O desempenho dos profissionais para detectar doenças foi comparado ao da IA. O resultado: os médicos acertaram o diagnóstico provável em 72% dos casos e, a inteligência artificial, em 34%. Os que fizeram o diagnóstico correto em uma das três primeiras opções foram 84% dos médicos e 51% dos sistemas. 

Os números comprovam que o profissional é necessário para a tomada de decisão assertiva. Marcos Duchene, médico radiologista do Hospital Albert Sabin, complementa destacando que a tendência do uso de inteligência artificial no sistema PACS e em outras frentes da radiologia digital e da medicina todo é irreversível.

“Essas aplicações englobam grande parte das atividades humanas, permitindo melhorar a qualidade do sistema de Saúde. São novas ferramentas de trabalho, que já são e vão se tornar cada vez mais uma ajuda fundamental no diagnóstico e na orientação terapêutica dos pacientes.”

Duchene acredita que o profissional que tiver conhecimento dessa inovação em saúde sai na frente dos demais. Ele usa como exemplo a ferramenta de IA incorporada ao sistema de imagens médicas para fazer a triagem das imagens que serão posteriormente analisadas por médicos radiologistas.

Dessa forma, é possível elencar as prioridades no worklist, separando as imagens normais e alteradas e verificando automaticamente 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. Na visão do especialista, o modelo proporciona ganho de tempo na análise das patologias e, por consequência, melhorias na produtividade e eficiência dos profissionais. 

Duchene também ressalta que a IA não substitui o conhecimento global que o médico possui sobre o paciente, construído tendo como base a dimensão humana no contexto físico e psíquico de cada pessoa, além das suas interações com o estilo de vida, experiência pessoal, ambiente psico-social, entre outros. Nesse sentido, é indicado integrar o sistema PACS a ferramentas como o Sistema de Informação em Radiologia (Radiology Information System, RIS) e o Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP).

Com a IA ainda é possível, por exemplo, que o médico faça a comparação da imagem que deverá laudar 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.

 

Precisão 

Essas soluções ainda proporcionam uma medicina com maior precisão, por meio de dados epidemiológicos que possibilitam melhores decisões diagnósticas e terapêuticas. Além disso, permite que o médico, com procedimentos mais eficientes, utilize robôs ou faça cirurgias assistidas por computador.

A orientação preventiva de doenças é outra via de pesquisa do tema, conforme Duchene, por meio de estudos genômicos que indicam a probabilidade do desenvolvimento de inúmeras doenças, como câncer e diabetes. A mesma importância se dá na possibilidade de se antecipar o advento de doenças agudas, como infarto e Acidente Vascular Cerebral (AVC). 

“O grande objetivo da IA é ajudar o profissional, e não substituí-lo. Este objetivo deve ser alcançado sem transformar a relação médico paciente em um simples ato técnico. Dessa forma, o médico pode utilizar ao máximo todo o arsenal de informações e instrumentos para uma medicina mais eficiente e menos onerosa”, garante o especialista, alertando que mesmo com os resultados positivos esperados da ferramenta, é necessária reflexão sobre seus limites, acertos, e aspectos éticos no fornecimento de dados e propriedade intelectual.

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