Tendências em medicina diagnóstica para 2025: IA, integração de dados e personalização revolucionam diagnósticos com insights de Christiano Berti, da MV.

A medicina diagnóstica desempenha um papel essencial no sistema de saúde moderno, sendo a base para decisões médicas mais rápidas, precisas e personalizadas. 

Este mercado, que movimenta mais de R$25 bilhões anualmente no Brasil, se expande a um ritmo acelerado, impulsionado pelo avanço da tecnologia e pelo aumento na demanda por cuidados médicos acessíveis e eficazes.

O contexto de 2025 aponta para transformações ainda mais profundas, com a inteligência artificial (IA), a digitalização de dados e a personalização do diagnóstico, assumindo um protagonismo sem precedentes. 

De acordo com Christiano Berti, Diretor de Unidade de Negócio na MV, o futuro da medicina diagnóstica será moldado por tecnologias inovadoras, como visualizadores de alta resolução integrados com IA, que já começam a transformar a experiência do paciente e a eficiência dos profissionais.

Neste artigo, exploraremos as principais tendências para o setor de medicina diagnóstica, seus impactos no setor e os desafios que precisam ser enfrentados para garantir um futuro mais promissor para a saúde no Brasil e no mundo.

 

8 tendências para o setor de medicina diagnóstica para 2025

 

1. A Liderança da radiologia na adoção de inteligência artificial

A radiologia tem se destacado como uma das áreas mais avançadas na adoção de soluções de inteligência artificial. Christiano Berti destacou que 80% das aprovações do FDA (Food and Drug Administration) para soluções de IA são voltadas para a área de imagem médica. 

Isso mostra como a radiologia está à frente na integração dessas tecnologias, que ajudam a melhorar a precisão e a eficiência dos diagnósticos.

No entanto, Christiano também ressaltou que, apesar do avanço, ainda há desafios significativos. A complexidade da tecnologia e a dificuldade em entender em quais áreas a IA pode gerar valor real são questões que precisam ser superadas. 

Ele mencionou que muitas instituições ainda estão testando e avaliando onde a IA pode ser mais eficaz, especialmente em áreas onde os resultados nem sempre são os esperados.

O exemplo mais significativo é o VIDA, uma solução MV que integra IA com visualização de alta resolução. Esse sistema permite que radiologistas analisem simultaneamente exames antigos e novos, gráficos clínicos e outras informações relevantes, facilitando o diagnóstico de condições complexas como o câncer de próstata.

 

2. IA Generativa e sumarização de prontuários

Uma das tendências que ganha força é o uso de IA generativa, especialmente na interpretação de laudos médicos. Christiano explicou que essa tecnologia pode auxiliar os médicos na identificação de padrões e doenças, além de sugerir revisões de diagnósticos com base em dados históricos. 

Por exemplo, a IA pode analisar um laudo e sugerir ao médico a revisão de um diagnóstico, com base em comportamentos e doenças que têm maior incidência naquela instituição.

Outra aplicação promissora da IA é a sumarização de prontuários médicos. Christiano destacou que, em casos complexos, os médicos precisam analisar grandes volumes de dados, o que pode ser demorado. 

Com a IA, é possível resumir essas informações, permitindo que os médicos acessem os dados relevantes de forma rápida. Isso não só economiza tempo, mas também aumenta a capacidade de atendimento, especialmente em hospitais com alto volume de pacientes.

 

3. Aprimoramento de imagens e reconstrução

A IA também está sendo utilizada para aprimorar a qualidade de imagens médicas, especialmente em equipamentos menos avançados. Christiano explicou que, com algoritmos apropriados, é possível reduzir ruídos e melhorar a resolução das imagens, ajudando os médicos a identificar lesões que poderiam passar despercebidas.

Ele deu um exemplo prático: em regiões onde os hospitais possuem tomógrafos de quatro ou oito canais, a IA pode ser usada para melhorar a qualidade das imagens, permitindo que os médicos identifiquem lesões que não seriam visíveis apenas com o equipamento disponível. 

Essa tecnologia é particularmente útil em locais onde os recursos são mais limitados.

 

4. Anonimização de dados e pesquisa médica

A anonimização de dados médicos é uma tendência crescente, especialmente para pesquisas clínicas. Christiano destacou que muitos hospitais estão vendendo dados anonimizados para empresas farmacêuticas e startups de IA, que utilizam essas informações para treinar modelos de machine learning. 

Essa prática permite que pesquisadores tenham acesso a dados confiáveis sem comprometer a privacidade dos pacientes.

Christiano também mencionou que a anonimização é crucial para pesquisas regionais. Por exemplo, em locais onde certas doenças são mais prevalentes, como a dengue em regiões tropicais, a IA pode ser treinada com dados locais para melhorar a precisão dos diagnósticos. 

No entanto, ele ressaltou que a anonimização é um processo complexo e requer tecnologias avançadas para garantir a segurança dos dados.

 

5. Cibersegurança e integração de sistemas

Com a crescente digitalização dos dados médicos, a cibersegurança se tornou uma preocupação central. Christiano ressaltou que os hospitais estão investindo em áreas especializadas para monitorar e proteger seus sistemas, utilizando até mesmo IA para prevenir acessos não autorizados. 

Ele mencionou que a criptografia de dados, autenticação multifator e segmentação de redes são práticas essenciais para garantir a segurança das informações.

Além da cibersegurança, a integração de sistemas de diferentes áreas, como radiologia, laboratório e anatomia patológica, é essencial para criar um ecossistema de dados mais eficiente. 

Christiano explicou que a convergência desses dados permite um diagnóstico mais completo e assertivo, especialmente quando combinado com a orquestração de diferentes modelos de IA.

 

6. Medicina de precisão e diagnóstico personalizado

A medicina de precisão, que utiliza dados genéticos e clínicos para personalizar tratamentos, ainda é uma área cara e complexa. No entanto, Christiano acredita que a IA pode ajudar a ampliar o acesso a essas soluções, especialmente em locais mais distantes.

Ele destacou que, apesar dos desafios econômicos, há uma tendência crescente de adoção dessa abordagem, impulsionada pelos bons resultados obtidos nos últimos anos. No entanto, ele ressaltou que a medicina de precisão ainda está longe de ser universal, pois requer investimentos significativos em infraestrutura e tecnologia.

 

7. Radiologia verde e sustentabilidade

Outra tendência emergente é a chamada "radiologia verde", que busca reduzir o impacto ambiental dos procedimentos de imagem médica. Christiano mencionou que isso inclui o descarte adequado de filmes, contrastes e equipamentos, além da adoção de práticas mais sustentáveis no dia a dia dos hospitais.

Ele destacou que a sustentabilidade é uma preocupação crescente no setor, e muitas instituições estão buscando maneiras de reduzir seu impacto ambiental, seja por meio da reciclagem de materiais ou da adoção de tecnologias mais eficientes.

 

8. Assistentes virtuais para laudos inteligentes

Por fim, Christiano mencionou o desenvolvimento de assistentes virtuais para a redação de laudos médicos. Esses sistemas podem sugerir diagnósticos e protocolos com base em dados históricos, ajudando os médicos a tomar decisões mais informadas e rápidas.

Ele deu um exemplo: durante a redação de um laudo, o assistente virtual pode alertar o médico sobre a possibilidade de um diagnóstico de dengue, com base em casos anteriores. Essa tecnologia será lançada em breve pela MV e promete revolucionar a forma como os laudos são elaborados.

 

A tecnologia como pilar essencial para a qualidade na saúde

As tendências para o setor de medicina diagnóstica são repletas de possibilidades, com a tecnologia desempenhando um papel central na transformação do setor. A inteligência artificial, a integração de sistemas e a personalização do diagnóstico estão redefinindo padrões e prometem um atendimento mais eficiente, acessível e centrado no paciente.

Para as instituições que desejam liderar essa transformação, investir em tecnologia e qualificação é fundamental. Empresas como a MV estão na vanguarda dessas mudanças, oferecendo soluções que combinam inovação com excelência operacional.

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