IA e radiação em exames de imagem: evidências, riscos e uso inteligente

Fonte: MIT Sloan Management Review
Autores: Gustavo Meirelles e Gustavo Pedreira
Data de Publicação: 29 de setembro de 2025

A evolução dos exames de imagem, como a tomografia computadorizada e o PET/CT, revolucionou a medicina diagnóstica, oferecendo clareza sem precedentes para tratamentos e cirurgias. Contudo, o uso de radiação ionizante nesses procedimentos levanta uma questão fundamental para pacientes e médicos: como equilibrar os benefícios diagnósticos com os riscos da exposição cumulativa? A resposta está no uso inteligente da tecnologia, onde a Inteligência Artificial (IA) surge como uma aliada indispensável para garantir a segurança do paciente e a eficiência do sistema de saúde.

O dilema da radiação: risco vs. recompensa

Exames que utilizam radiação ionizante – como radiografias, mamografias e tomografias – são ferramentas poderosas. A radiação, em doses controladas, permite visualizar o interior do corpo com detalhes que salvam vidas. No entanto, a exposição, especialmente quando repetida e sem um critério rigoroso, carrega um risco inerente, ainda que pequeno, de danos biológicos a longo prazo. O desafio não é eliminar o uso desses exames, mas sim otimizá-los, garantindo que cada procedimento seja justificado, necessário e realizado com a menor dose de radiação razoavelmente exequível (princípio ALARA).

Inteligência artificial: a chave para uma radiologia mais segura

A radiologia é a especialidade médica que mais incorpora soluções de IA aprovadas pelos órgãos reguladores, e por um bom motivo. Os algoritmos de IA estão transformando a gestão da radiação em várias frentes:

1. Otimização de Protocolos: A IA permite personalizar os protocolos de exame para o biotipo de cada paciente, ajustando automaticamente os parâmetros para usar a dose mínima de radiação necessária para obter uma imagem de alta qualidade diagnóstica.
2. Redução de Doses: Tecnologias avançadas, como a reconstrução de imagem assistida por IA, conseguem gerar imagens nítidas a partir de dados adquiridos com doses de radiação significativamente menores.
3. Apoio à Decisão Clínica: A IA pode analisar o histórico do paciente e os dados clínicos para ajudar a determinar se um exame com radiação é realmente a melhor opção ou se alternativas, como ultrassom ou ressonância magnética, seriam mais adequadas.
4. Combate ao Desperdício: Ao integrar dados de diferentes sistemas de saúde, a IA ajuda a evitar a repetição desnecessária de exames, um problema comum causado pela fragmentação das informações do paciente, reduzindo custos e exposição à radiação.

Superando desafios sistêmicos com tecnologia

Além do avanço tecnológico nos equipamentos, a IA aborda desafios estruturais do setor de saúde. Em um modelo de remuneração que muitas vezes incentiva o volume de exames, a IA promove uma mudança de paradigma para um cuidado baseado em valor. Plataformas inteligentes, como a MAI-DxO, simulam comitês médicos virtuais que avaliam a necessidade de cada exame, controlando riscos e custos, e apresentando uma acurácia diagnóstica superior.

O futuro do diagnóstico por imagem não está em temer a radiação, mas em gerenciá-la com inteligência. A colaboração entre médicos e algoritmos de IA está criando um novo equilíbrio, onde a precisão diagnóstica é aprimorada, os custos são reduzidos e a segurança do paciente é colocada em primeiro lugar. A informação clara e a tecnologia de ponta são as ferramentas mais eficazes para garantir que cada exame de imagem seja um passo seguro em direção ao melhor cuidado possível.

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