Benefícios da Inteligência Artificial na medicina

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Como sabemos, muitos diagnósticos são feitos a partir de exames de imagem, como por exemplo: radiografias, tomografias e ressonâncias. Assim, logo após o exame ser realizado, é emitido um laudo que é enviado para o médico para finalizar o diagnóstico e fazer a prescrição do melhor tratamento. Um processo que pode contar com as vantagens da Inteligência Artificial.

Analise de exame de imagem. (Fonte: Medicina SA)

Sendo assim, tão importante quanto realizar o exame é ter uma leitura correta dele, o que pode ser desafiador para profissionais no início da carreira. Segundo o Cremesp (Conselho Regional de Medicina do Estado de São Paulo) cerca de 80% dos profissionais recém formados não souberam interpretar um exame de radiografia e erraram a conduta terapêutica de paciente idoso, durante os testes aplicados.

Um indicativo forte de que a prática leva ao aperfeiçoamento, e que os especialistas ainda são poucos, por isso, é necessário ampliar os horizontes do conhecimento.

E é isso que a Inteligência Artificial (AI) faz, aliás as redes AI, além de prover um laudo mais assertivo já no primeiro momento, ela é capaz de levar o conhecimento dos especialistas aos quatro cantos do país. O melhor é que isso já é uma realidade e muitos exames já contam com AI para emitir laudos.

Agora, se já é um grande diferencial a utilização da Inteligência Artificial nos exames de imagem, imagina quando aperfeiçoamos as redes AI com as nuances do cérebro humano através da tecnologia BrainTech?

Fica com a gente neste texto para saber mais!!!

O que já está acontecendo hoje:

Inteligência Artificial utilizada nos exames de imagem

Muitos exames de radiologia já contam com a Tecnologia AI em seus laudos, o que acelera o processo e pode detectar “anormalidades” no exame em até 15 minutos.

Claro, que a tecnologia AI não substitui a avaliação médica, mas auxilia, e muito, a indicar um correto diagnóstico desde o primeiro momento.

Outro ponto muito importante é que a Inteligência Artificial aplicada aos exames de imagem também pode falhar, mas é possível alcançar taxas acima de 90% já com redes AI convencionais.

Estudos da revista científica Radiology mostraram que a capacidade de acerto no diagnóstico pela rede AI foi de 92% contra 91% dos médicos, enquanto que a taxa do diagnóstico negativo correto foi de 91% para a rede AI contra 92% dos médicos.

Além disso, os estudos mostraram que os casos onde a rede AI falhou eram diferentes dos casos onde o olho humano falhou. Isso nos leva a dois pontos muito importantes no uso de Inteligência Artificial em exames de imagem:

O primeiro é que o tamanho do banco de dados utilizado para treinar a rede AI é de extrema importância. Ou seja, são necessários muitos dados para treinar a rede AI e esta é uma das partes mais morosas do processo. Pois é preciso que especialistas parem horas e horas para rotular os dados – também chamado de labeling.
O segundo ponto, é que o tipo de dado utilizado para treinar a rede AI tem forte influência sobre o comportamento dela. Um exemplo é utilizar sempre imagens com apenas um ponto doente, um foco de tumor por exemplo. Entretanto, isso abre margem para que no dia a dia a rede AI erre quando estiver analisando uma região com múltiplos pontos doentes.

Ficou claro que que Inteligência Artificial tem muito a agregar no diagnóstico por exames de imagem. E o melhor é que muitos pontos citados acima como pontos falhos da tecnologia AI convencional já podem ser melhoradas com a tecnologia BrainTech, e é aqui que a Macnica DHW entra!

Tecnologia BrainTech para exames de imagem

A tecnologia BrainTech da empresa InnerEye, trazida para o Brasil com exclusividade pela Macnica DHW, supre os pontos acima.

Ou seja, utilizando a leitura de sinais EEG (eletroencefalograma) capturados diretamente do cérebro do especialista podemos acelerar e muito o processo de rotulagem dos dados (labeling).

Isso acontece, porque o nosso cérebro leva menos de um segundo para decidir se uma imagem apresenta determinada doença ou não. Aliás, podemos avaliar até 4 imagens por segundo, isso acelera o processo e motiva que especialistas em suas áreas contribuam para a evolução das redes de AI.

Sistema da BrainTech em utilização pelo engenheiro da Macnica DHW, durante a fase de treinamento na sede da empresa em Florianópolis. (Fonte: Arquivos pessoais)

Outro ponto super importante que a tecnologia BrainTech traz para o diagnóstico por exames de imagem é que as nuances do cérebro humano podem ser lidas e utilizadas para melhorar o julgamento da rede AI.

O que isso significa? O sistema da InnerEye, quando está analisando a resposta do cérebro humano também lê a porcentagem de certeza que o especialista tem em relação a resposta dada.

Assim, a rede AI recebe o que chamamos de softlabel, a certeza da resposta dada. Desta forma, podemos cruzar as respostas de diferentes especialistas para a mesma imagem e otimizar a rede. Veja como isso já está sendo feito pela Embrapa na identificação de plantas doentes.

Isso é muito valioso, pois como vimos médicos em início de carreira tem maiores chances de fazer um diagnóstico errado do que especialistas na área.

Por fim, utilizar tecnologia para a saúde que combina Inteligência Artificial com as ondas cerebrais, traz muito mais agilidade e assertividade no processo de diagnóstico por exames de imagem.

Entre em contato conosco e saiba como melhorar ainda mais o diagnóstico por exames de imagem com a tecnologia BrainTech.

Não deixe de assistir os nossos episódios do Macnicast sobre essa tecnologia disruptiva:

BrainTech, tecnologia disruptiva capaz de interpretar ondas cerebrais

Sinais neurais para a identificação de doenças em plantas Conheça mais sobre a Macnica DHW aqui!