As discussões sobre o uso da inteligência artificial são constantes em diferentes setores de negócios, que buscam compreender os reais benefícios da tecnologia aplicada no dia a dia. No caso do setor da saúde, diferentes aplicações da IA podem auxiliar os profissionais, seja facilitando tarefas corriqueiras ou permitindo aumentar a precisão de diagnósticos.
No Brasil, a comunidade médica aguarda a tramitação da regulamentação do uso dessa inovação no Congresso Nacional através da PL 2338/2023. Entretanto, a aplicação da IA no dia a dia já é uma realidade, conforme dados de um estudo recente realizado pela Abramed (Associação Brasileira de Medicina Diagnóstica), que aponta que até 140 mil pacientes podem ser impactados mensalmente pelo uso da IA.
De acordo com Nactacha Chaves, coordenadora de marketing de produto para Medicina Diagnóstica na Pixeon, a IA surge como uma ferramenta de trabalho adicional para reduzir o tempo, melhorar os processos, aumentar a produtividade e reduzir custos. Prova disso é que, como lembra a executiva, no período da Covid-2019 foram criadas muitas startups com foco na identificação de problemas respiratórios, por exemplo. E desde então, diversas IAs foram desenvolvidas para facilitar o processo de diagnóstico.
No entanto, há ainda dificuldade de adoção de tecnologia na área da saúde. “Minha percepção com os clientes da Pixeon é que, com exceção dos radiologistas, que são mais próximos de tecnologia, os profissionais de saúde, de maneira geral, não são tão adeptos ao uso de tecnologias, então ainda há um longo caminho a ser percorrido na adoção de tecnologia na saúde”, destaca.
Porém, Nactacha acredita que os profissionais não terão outra escolha a não ser aderirem ao uso da tecnologia “Acho que o chat de GPT abriu muitas portas, desmistificando muita coisa e mostrando o que de fato é uma inteligência artificial e o que ela pode fazer”, pontua.
Segundo ela, há duas principais linhas de IA que estão transformando a prática médica: a IA Generativa, utilizada para transcrição de textos, por exemplo, e as IAs de Diagnóstico aplicadas às rotinas de diagnóstico por imagem. Abaixo, ela destaca quatro exemplos já utilizados por clínicas, laboratórios e hospitais, por meio de soluções como a Lumia, a IA da Pixeon:
Elaboração de laudos médicos: um dos grandes desafios para os radiologistas é garantir a precisão dos relatórios, especialmente em detalhes como lateralidade e o uso de contraste. Geralmente, os médicos utilizam um modelo de texto para escrever o laudo e a IA generativa auxilia a manter a conformidade das informações. Um exemplo prático é quando um paciente realiza uma ressonância do joelho direito, mas o laudo é gerado com informações do joelho esquerdo. Com a IA, essa correção é feita automaticamente, garantindo que a transcrição do texto seja precisa, evitando equívocos que poderiam impactar o tratamento do paciente.
Detecção de anomalias em exames de imagens: diversos fatores podem prejudicar a análise correta de um exame, como falta de qualidade do monitor e até mesmo cansaço do médico. Durante a análise de um exame de tórax, por exemplo, a IA pode identificar e medir nódulos pulmonares, apoiando o profissional de saúde a realizar um diagnóstico mais completo e seguro.
Cálculos automáticos de medidas: a IA pode fornecer medidas pré-calculadas, como as dimensões de estruturas em exames de imagem, cabendo ao médico apenas validar as informações. Esse recurso não só economiza tempo como também minimiza o risco de erros manuais, acelerando o processo diagnóstico.
Automatização da identificação de estruturas anatômicas complexas: a tecnologia é capaz de identificar automaticamente as vértebras e as regiões intervertebrais, liberando o médico de tarefas repetitivas e permitindo que ele se concentre em aspectos mais críticos do diagnóstico.
Esses avanços evidenciam o impacto transformador da IA na medicina, aprimorando a precisão e a eficiência dos diagnósticos, e reforçam a importância da adoção dessas tecnologias no dia a dia dos profissionais de saúde.
Agora, é aguardar a regulamentação do seu uso para que novas funcionalidades sejam testadas e mais benefícios sejam levados aos pacientes.
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MONICA MILIATTI DE MOURA
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