Tecnologia

Aplicações e impactos da inteligência artificial na medicina diagnóstica

Muito se tem ouvido falar sobre a Inteligência Artificial (IA), tecnologia que emergiu como uma força transformadora em diversos setores de negócios e com o poder de mudar rapidamente o método de trabalho em muitas empresas. Da mesma forma, a Inteligência Artificial na medicina diagnóstica é um tema que tem sido bastante discutido e estudado, visto que é uma tecnologia que pode ser de grande benefício para os serviços de saúde que souberem utilizá-la e, principalmente, para os pacientes.

O que é Inteligência Artificial?

Antes de mergulharmos nos detalhes específicos da Inteligência Artificial na medicina diagnóstica é preciso compreender o que é, de fato, a IA. Área muito estudada nas últimas décadas por cientistas da computação, a Inteligência Artificial é, na verdade, uma tecnologia formada por um conjunto de sistemas computacionais com a capacidade de identificar dados e realizar tarefas que normalmente exigiria inteligência humana, como:

Assistência virtual;
Tradução automática;
Criação de textos e imagens inéditas;
Organização de agenda;
Planejamento personalizado de viagens.

Porém, para entender melhor como a Inteligência Artificial foi criada e está sendo utilizada no contexto da medicina, é preciso conhecer também dois conceitos que estão associados à IA: Machine Learning (Aprendizado de Máquina) e Deep Learning (Aprendizado Profundo).

Machine Learning

O Machine Learning é um tipo de tecnologia em que os algoritmos do sistema aprendem a identificar padrões a partir de dados pré-existentes na internet, podendo, assim, realizar previsões ou tomar decisões sem que o sistema seja explicitamente programado para realizar aquela tarefa específica. Na medicina diagnóstica isso significa que os sistemas podem aprender sobre doenças, quadros clínicos e exames a partir de uma grande base de dados científicos e melhorarem, assim, suas capacidades ao longo do tempo.

Deep Learning

O Deep Learning, por sua vez, é uma forma avançada de Machine Learning inspirada na estrutura do cérebro humano, o que aumenta a capacidade de realizar tarefas complexas, como reconhecer padrões em imagens médicas, tornando a IA especialmente relevante na radiologia.

O papel da Inteligência Artificial na medicina diagnóstica

A chegada da Inteligência Artificial na medicina diagnóstica, especialmente na radiologia, tem sido recebida com entusiasmo, embora possa gerar alguns debates mais acalorados. Uma das questões mais controversas é a possibilidade de substituição dos médicos radiologistas por máquinas, principalmente porque o avanço tecnológico tem levado à criação de algoritmos capazes de analisar imagens médicas e identificar padrões para realizar diagnósticos precisos a partir da interpretação de radiografias, tomografias e outros exames de imagem.

Essa substituição, porém, é algo inimaginável de acontecer nos próximos anos, visto que o diagnóstico de uma doença não é realizado apenas com imagens e dados clínicos. A “arte e ciência” do diagnóstico envolve a habilidade de reconhecer pequenos e discretos sinais que nem mesmo o paciente havia notado em seu corpo, ou até mesmo associar os achados a uma história passada e que, inicialmente, não tinha relevância clínica.

Mas, uma coisa é certa. A IA pode ser uma ferramenta poderosa para auxiliar os médicos e acelerar o processo de análise dos dados, de tal forma que a colaboração entre humanos e máquinas pode resultar em diagnósticos mais precisos e eficientes.

Benefícios do uso da IA na radiologia

A aplicação da IA na radiologia traz uma série de benefícios que impactam diretamente na qualidade dos serviços de saúde, tais como:

Diagnóstico rápido e preciso, visto que a IA é capaz de analisar grandes volumes de dados em um tempo curto;
Identificação de padrões complexos, como em doenças raras, que podem passar despercebidos;
Identificação de alterações sutis, muitas vezes difíceis de serem vistas por olhos humanos;
Aquisição de imagens do paciente de forma mais rápida;
Otimização do fluxo de trabalho.