O uso dos recursos de inteligência artificial na radiologia está despontando como uma das principais tendências do setor.
Por esse motivo, convém que os profissionais da área comecem a se familiarizar com o assunto, para compreender como a inteligência artificial funciona.
A estimativa é que, muito em breve, as aplicações da inteligência artificial na radiologia sejam comuns nas clínicas de diagnóstico por imagem. Logo, vale a pena buscar conhecimento e não ficar para trás.
Reunimos, neste conteúdo, as principais informações que você precisa saber sobre o tema. Acompanhe, a seguir!
O que é a inteligência artificial?
Podemos definir a inteligência artificial como a capacidade que as máquinas têm de pensar como seres humanos e, dessa forma, conseguir realizar algumas atividades.
O uso da inteligência artificial já é bem comum em algumas áreas, como no atendimento a clientes, por exemplo.
É bem provável que você já tenha conversado com um robô quando enviou uma mensagem para uma empresa, por exemplo. Em chats online, esse tipo de recurso é bem comum, principalmente no estágio inicial nos atendimentos.
Engana-se quem pensa, no entanto, que a inteligência artificial é algo novo. Os estudos sobre essa tecnologia são realizados desde a década de 1950. É claro, porém, que com a ascensão da internet a área ganhou impulso e aplicabilidade em uma escala muito maior.
Como se aplica a inteligência artificial na radiologia?
Se você é radiologista, não precisa se preocupar em ser substituído por uma máquina. A inteligência artificial não pretende substituir os profissionais, mas sim auxiliá-los em seus trabalhos, para que possam realizar as atividades de forma mais ágil e dinâmica.
A grande intenção do uso da inteligência artificial na radiologia é contribuir para que os profissionais possam ter mais clareza ao interpretar imagens e elaborar laudos de exames. Empresas de telerradiologia, portanto, deverão usar bastante esse recurso em médio prazo.
A aplicação da inteligência artificial na radiologia ocorre por meio de diferentes métodos. Veja, logo abaixo, quais são os principais deles.
Machine learning
Machine learning, em português, significa “aprendizado da máquina”. Trata-se de um segmento da inteligência artificial que consegue reconhecer padrões e gerar conexões a partir de comparações com bancos de dados.
Dessa forma, a máquina aprende a realizar um trabalho inteligente sem a ajuda humana, mas precisa ser alimentada por dados para que consiga “raciocinar” sozinha.
Vamos imaginar, por exemplo, que um sistema é alimentado por vários exames de imagens de pacientes com um padrão comum e que foram diagnosticados com disfunção na articulação temporomandibular (ATM).
Quando um novo exame é cadastrado, os robôs conseguem cruzar os dados e identificar padrões comuns. Logo, eles podem fazer um pré-diagnóstico dos testes feitos por pacientes que apresentam essa queixa.
Depois, com calma, o radiologista deve analisar e verificar se realmente os robôs têm razão e, dessa forma, dar o veredito final no diagnóstico do paciente.
Aqui citamos o exemplo da ATM, mas o recurso pode ser usado para diagnosticar qualquer doença ou anomalia identificados pelos exames de imagem.
Deep learning
O deep learning é um segmento um pouco mais aprofundado que o machine learning. Esse método diz respeito a um conjunto de algoritmos que mimetiza as redes neurais do cérebro, sendo capaz de reconhecer imagens e sons.
Da mesma forma, são usados padrões para identificar possíveis diagnósticos por meio das imagens analisadas.
Quais são os benefícios da inteligência artificial na radiologia?
Conforme os recursos avançam, começam a ser percebidos os benefícios da inteligência artificial na radiologia. Observe, a seguir, algumas das vantagens que podem ser obtidas!
Acurácia na identificação de padrões
Conforme explicamos, os recursos de inteligência artificial comparam padrões de forma bastante precisa.
Ou seja, os radiologistas poderão elaborar laudos muito mais completos e fornecê-los com riqueza de detalhes para os médicos e dentistas que estiverem atendendo os pacientes.
Agilidade na elaboração dos laudos
Com a inteligência artificial, os radiologistas não precisarão mais ficar muito tempo “quebrando a cabeça” para elaborar os laudos dos exames.
O processo se tornará mais ágil, principalmente quando os casos forem mais simples ou comuns ocorrerem. Isso dará mais agilidade ao trabalho e, consequentemente, um melhor tratamento e experiência para os pacientes.
Início precoce aos tratamentos
No campo da Odontologia, quanto antes se iniciarem os tratamentos, melhor. Como os pacientes terão os seus exames laudados mais rapidamente, poderão iniciar os tratamentos de forma precoce.
Isso evita que as doenças se desenvolvam para graus mais avançados, proporcionando mais saúde e qualidade de vida aos pacientes.
Achou interessante saber mais sobre o uso da inteligência artificial na radiologia? É claro que a implementação desses recursos não acontecerá de uma hora para outra, mas sim gradativamente nas clínicas de radiologia e telerradiologia.
No entanto, como se trata de uma grande tendência da área, é interessante ficar de olho em artigos, estudos e outros materiais que venham a ser divulgados pela comunidade científica. Assim, você se prepara para melhor atender os pacientes na sua clínica de radiologia odontológica.
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