A ressonância magnética (MRI) é uma técnica avançada de exame que utiliza campos magnéticos e ondas de rádio para gerar imagens detalhadas do interior do corpo humano. Esse método é seguro para o paciente, por não emitir radiação, e gera imagens em alta definição. 

No entanto, muitos dos benefícios desse exame têm sido potencializados através da integração da MRI com as tecnologias de inteligência artificial (IA), viabilizando uma operação mais eficiente e a formação de imagens cada vez mais detalhadas.

Fundamentos da aquisição de imagem por Ressonância Magnética (MRI)

A MRI é uma técnica baseada no alinhamento dos átomos de hidrogênio do corpo humano. 

Os átomos, ao serem estimulados, geram sinais que são detectados pelo equipamento e que são transformados em imagens de alta qualidade. 

Essas imagens, por sua vez, são organizadas em diferentes “sequências” de acordo com a configuração de pulsos e radiofrequência emitida. 

Assim, cada sequência permite visualizar em mais detalhes um determinado órgão, tecido ou substância.

O papel da Inteligência Artificial na aquisição de imagem por MRI

Com a integração da IA ao processo de captação de imagem via Ressonância Magnética, tem-se notado um aprimoramento das imagens obtidas ao final do exame. 

Afinal, os algoritmos da IA permitem tanto reduzir os artefatos gerados durante a aquisição dos dados, quanto acelerar esse processo, resultando em tempos de escaneamento mais curtos e imagens de maior qualidade.

Além disso, por meio do Machine Learning (aprendizado de máquinas), cria-se um banco de padrões e alterações nas imagens geradas pela MRI, de tal forma que o software aprende com base em cada novo caso que tem contato – tal como acontece com a inteligência humana. 

Ou seja, a integração entre Ressonância Magnética e inteligência artificial tem se mostrado benéfica para todos os envolvidos no processo, desde os pacientes até os médicos radiologistas e gestores hospitalares.

Avanços recentes e aplicações futuras

Os avanços impulsionados pela IA estão transformando a aquisição de imagem por MRI, pois além de reduzirem o tempo de captação de dados e melhorarem a imagem gerada, permitem mais personalização dos protocolos clínicos e uma adaptação em tempo real durante a realização do exame, o que aumenta a precisão diagnóstica e a eficiência dos procedimentos médicos.

Portanto, quanto mais integradas a IA e a MRI se tornam, mais brilhante o futuro se parece, pois, juntas, essas tecnologias são capazes de melhorar o aproveitamento dos recursos tecnológicos e humanos disponíveis em um centro de saúde. 

Afinal, graças à IA é possível:

• Reduzir o tempo de exame;
• Reduzir os artefatos de imagem e a necessidade de repetir o exame;
• Comandar equipamentos de Ressonância Magnética à distância;
• Identificar alterações e fechar diagnósticos mais precocemente. 

Desafios e considerações éticas

É impossível falar da integração entre IA e qualquer área da saúde sem abordar os desafios enfrentados, que vão desde problemas técnicos e entraves clínicos até as considerações éticas, que devem ser cuidadosamente ponderadas durante a implementação dessas tecnologias.

A integração de IA com a Ressonância Magnética demanda que os serviços de saúde tenham equipamentos novos e preparados e destinem investimentos para treinamentos de equipes.  

Além disso, com maior integração de exames a uma tecnologia cujos dados são disponibilizados em meio virtual, ou seja, na “nuvem”, é preciso intensificar os cuidados técnicos para evitar o vazamento de informações confidenciais dos pacientes.

Porém, mesmo com tais desafios, a integração da IA à Ressonância Magnética tem se mostrado promissora, pois permite aumentar a produtividade dos centros de saúde e reduzir as filas de espera por exames de imagem de alta complexidade. 

Além disso, as equipes médicas têm à sua disposição dados cada vez mais fidedignos que ajudam a estabelecer um diagnóstico mais preciso e oferecer um cuidado mais direcionado.