A radiologia é uma das áreas mais importantes da medicina. Envolve diagnosticar doenças a partir da interpretação das várias modalidades de imagem, variando de ultrassom, ressonância magnética (RM), tomografia computadorizada (TC) e raios-x. Há dados que evidenciam um grande aumento do uso da radiologia na prática clínica.

radiologista observando exameNos últimos anos, muito tem se falado sobre o uso da inteligência artificial (IA) na radiologia. Em síntese, a premissa da IA como na prática da radiologia foi imaginada de duas maneiras principais: um sistema que pode ser programado com critérios e algoritmos predefinidos por radiologistas especializados; métodos de aprendizado em que o sistema de IA depende de grandes volumes de dados anteriores. Tais situações seriam então usadas para aplicações futuras na prática clínico-radiológica.

Entretanto, embora a ideia do uso da IA seja empolgante, há contrapontos a serem considerados. A questão mais relevante é que a tecnologia simplesmente não está pronta, visto que muitos dos sistemas existentes ainda não são capazes de manejar e interpretar grande conjunto de dados como o prometido. Existem ainda aspectos éticos da IA, tendo em mente, por exemplo, o volume de dados necessários para treinar esses sistemas (e a segurança desses dados), bem como implicações legais e regulatórias, a serem considerados.

No mais, cabem ainda algumas perguntas simples: onde recai a responsabilidade no caso de diagnóstico incorreto ou negligência médica? Sobre o fabricante do produto, radiologistas ou clínicas / hospitais? Haverá um compartilhamento da responsabilidade pelas partes?

Por hora, entende-se que os radiologistas devem permanecer centrais no processo de diagnóstico. Embora os sistemas de IA possam detectar problemas médicos de rotina com base em critérios predefinidos, há um valor significativo fornecido por um radiologista treinado que o software simplesmente não pode substituir. Aqui podemos citar: correlação clínica; avaliações qualitativas das imagens; correlação e comparação com estudos anteriores; e finalmente, um dos aspectos mais humanos da medicina, o trabalho com outras equipes para tomar decisões multidisciplinares.

 

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Fonte

Sai Balasubramanian, J.D. Artificial Intelligence Is Not Ready For The Intricacies Of Radiology. Forbes, 2020. Disponível em: https://www.forbes.com/sites/saibala/2020/02/03/artificial-intelligence-is-not-ready-for-the-intricacies-of-radiology/#40db90b867eb

 


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