Para ampliar a qualidade no trabalho e no cuidado com o paciente, a inteligência artificial vem transformando diversos processos na radiologia. Mas quem não se adaptar às mudanças, terá mais dificuldade para aprender novas técnicas e se fortalecer no mercado. Para compreender mais sobre a importância da inteligência artificial na radiologia, continue lendo e, ao final, veja uma solução para as clínicas de imagem.
O que é inteligência artificial?
O termo inteligência artificial surgiu em 1956, na Conferência de Dartmouth. John McCarthy, influenciado por pesquisadores antecessores da área da computação, batizou a inteligência artificial como um campo de pesquisa. Ele acreditava que qualquer forma de aprendizado e inteligência humana poderia ser descrita de forma tão precisa a ponto de máquinas poderem imitar.
Desde então, esse ramo da ciência computacional foi avançando e, atualmente, podemos dizer que inteligência artificial, de fato, são máquinas e softwares projetados para aprender e simular o raciocínio e ações dos seres humanos. Sendo capazes de realizar rotinas sem a intervenção manual, baseados em padrões pré-definidos nos sistemas.
Como a inteligência artificial já transformou a humanidade
Assistentes virtuais, veículos autodirigíveis, aplicativos de GPS com recálculo de rotas, automação de serviços bancários, sugestões de compras no e-commerce e de vídeos no YouTube… esses são alguns exemplos de como a inteligência artificial já faz parte do dia a dia das pessoas. E, na medicina, não é diferente.
Na área da saúde, podemos encontrar a inteligência artificial transformando rotinas com:
- Cirurgias guiadas com o suporte de robôs e computadores;
- Dispositivos de monitoramento de indicadores de saúde do paciente, como pressão arterial, picos de glicemia, batimentos cardíacos etc;
- Softwares cruzando informações e tornando mais fácil o acesso a dados relevantes para analisar a saúde do paciente;
- Sistemas que identificam os casos mais graves e estabelecem prioridades no atendimento hospitalar.
No que diz respeito a exames de imagens, a inteligência artificial na radiologia já é uma realidade e continua avançando em diversas frentes.
5 exemplos de inteligência artificial na radiologia
Assim como qualquer outra ciência, a radiologia passa por mudanças tecnológicas. Novos aparelhos, metodologias e insumos utilizados durante o exame aprimoraram a qualidade do diagnóstico.
Porém, a estrutura do corpo humano permanece a mesma e desvendá-la totalmente e de forma extremamente detalhada ainda é um desafio na radiologia. Logo, as variações de dimensões e texturas dos órgãos podem esconder patologias, dificultando a precisão do laudo médico.
Nesse quesito, a inteligência artificial na radiologia torna-se, então, uma aliada fundamental para os médicos radiologistas que buscam entregar resultados mais assertivos ao paciente.
Confira 5 aplicações da inteligência artificial na radiologia:
- Suporte na análise e laudo: a inteligência artificial na radiologia favorece laudos mais precisos. Isso ocorre, pois os softwares cruzam, rapidamente, informações de exames anteriores, achados, estruturas anatômicas e patologias armazenadas no banco de dados. Após a análise, sugerem um possível diagnóstico ao radiologista;
- Alertas para incongruências nos exames antes do envio final ao paciente: a inteligência artificial na radiologia ajuda a reduzir o risco de entrega de diagnósticos errados. Os sistemas verificam possíveis equívocos em contrastes, lateralidade ou sexo no laudo já escrito e emitem alertas antes do envio final;
- Análise instantânea da qualidade da imagem: com a inteligência artificial na radiologia, a necessidade de repetição de exame é reduzida. Visto que, em tempo real, os algoritmos analisam a qualidade da imagem e apontam, instantaneamente, a necessidade ou não de refazer o exame;
- Organização de filas de exames por prioridade: por intermédio de uma análise automatizada da lista de pacientes x exames a serem feitos, os softwares sistematizam a ordem de atendimento conforme a urgência e não de acordo com o horário de chegada. Sendo assim, a inteligência artificial na radiologia é capaz de organizar o fluxo de atendimento;
- Cálculo da idade óssea: a idade óssea da criança pode ser usada para prever a altura dela quando for adulta. Isso é possível com a inteligência artificial na radiologia que avalia e compara de cada centro de ossificação com a do mesmo no banco de dados. A grande vantagem é iniciar possíveis tratamentos no período certo
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Vantagens para a radiologia
Conforme os exemplos de aplicações dados anteriormente, podemos resumir que as maiores vantagens da inteligência artificial na radiologia são:
- Aumento da produtividade e, consequentemente, do faturamento por dia;
- Certeza da qualidade da imagem e do laudo;
- Organização do fluxo de trabalho interno da clínica de imagem;
- Mais segurança aos pacientes sobre a sua condição de saúde, bem como nos futuros tratamentos;
Contudo, é válido ressaltar que, para assegurar esses benefícios, é preciso utilizar softwares especializados que contenham a função de inteligência artificial, como o ONRAD, da 2M Solutions.
ONRAD: o software para inteligência artificial na radiologia
Atualmente, existem empresas que se dedicam no desenvolvimento da inteligência artificial em todo o mundo, criando bancos de dados cada vez mais completos, inclusive na radiologia.
A 2M Solutions conta com parcerias renomadas para fornecer as melhores soluções em inteligência artificial na radiologia brasileira por meio do ONRAD. Aprimorando, então, a qualidade dos exames e a acuracidade dos diagnósticos.
Para comprovar a sua eficácia, o ONRAD foi um sistema essencial para acelerar os diagnósticos de COVID-19 em hospitais de campanha na pandemia de 2020/2021. A inteligência artificial do software analisava as imagens dos pulmões e apontava possibilidades de diagnóstico.
Vemos, então, que o ONRAD eleva o desempenho da radiologia.
Aumente a produtividade e assertividade da sua clínica de exame com o ONRAD: o software ideal para inteligência artificial na radiologia.
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