{"id":7642,"date":"2018-12-19T02:00:00","date_gmt":"2018-12-19T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ptbr.idor.org\/inteligencia-artificial-e-o-futuro-da-radiologia\/"},"modified":"2018-12-19T02:00:00","modified_gmt":"2018-12-19T04:00:00","slug":"inteligencia-artificial-e-o-futuro-da-radiologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rededorsaoluiz.com.br\/instituto\/idor\/inteligencia-artificial-e-o-futuro-da-radiologia\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial e o futuro da radiologia"},"content":{"rendered":"

Impacto da inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica sobre a especialidade foi tema de debate no IDOR. Vis\u00e3o geral \u00e9 de que a tecnologia ir\u00e1 beneficiar m\u00e9dicos e pacientes.<\/em><\/p>\n

Por um lado, excelentes ferramentas de suporte a tomadas de decis\u00e3o. Por outro, uma falsa ideia de amea\u00e7a \u00e0 carreira. A invas\u00e3o tecnol\u00f3gica na \u00e1rea da radiologia vem assustando jovens profissionais desavisados, e entusiasmando aqueles que entenderam que a especialidade tender\u00e1 a se fortalecer com os avan\u00e7os da inova\u00e7\u00e3o. No \u00faltimo dia 12 de dezembro, o Instituto D\u2019Or de Pesquisa e Ensino (IDOR) recebeu diversos profissionais da \u00e1rea para uma discuss\u00e3o sobre o radiologista do futuro, com apresenta\u00e7\u00e3o de Eudemberg Silva, diretor de pesquisa e desenvolvimento da GE.<\/p>\n

\u201cA radiologia sempre esteve em transforma\u00e7\u00e3o, com a vinda da tomografia computadorizada, da resson\u00e2ncia magn\u00e9tica e do ultrassom. Alguns profissionais acabaram ficando nos m\u00e9todos antigos, outros evolu\u00edram\u201d, afirmou o neurorradiologista Lu\u00eds Alberto Souza, da Rede D\u2019Or S\u00e3o Luiz, um dos debatedores da sess\u00e3o. Hoje, observa-se transforma\u00e7\u00f5es mais voltadas para softwares<\/em> e aplicativos, que se integram cada vez mais \u00e0 rotina m\u00e9dica.<\/p>\n

Essas mudan\u00e7as acompanham a revolu\u00e7\u00e3o digital que est\u00e1 em curso em v\u00e1rios outros setores. A ind\u00fastria da publicidade, por exemplo, j\u00e1 utiliza o aprendizado de m\u00e1quina (do ingl\u00eas machine learning<\/em>) para direcionar campanhas a partir do padr\u00e3o de buscas de usu\u00e1rios da internet. Trata-se de algoritmos sofisticados capazes de identificar padr\u00f5es em grandes quantidades de dados, e que tamb\u00e9m podem ser usados no universo da sa\u00fade: de fato, o aprendizado de m\u00e1quina j\u00e1 auxilia o monitoramento de pacientes e norteia a conduta m\u00e9dica em v\u00e1rias especialidades, reduzindo a mortalidade.<\/p>\n

Segundo alguns especialistas da \u00e1rea<\/a>, a radiologia compreende o principal campo da medicina para a utiliza\u00e7\u00e3o desses algoritmos. Atualmente, diversas aplica\u00e7\u00f5es da metodologia j\u00e1 alcan\u00e7aram taxas de acerto satisfat\u00f3rias, incluindo a identifica\u00e7\u00e3o de n\u00f3dulos pulmonares por imagens de tomografia computadorizada<\/a> e o diagn\u00f3stico de tuberculose utilizando radiografias<\/a>, entre outros. Isso n\u00e3o significa, no entanto, que os radiologistas devam se preocupar com a extin\u00e7\u00e3o da profiss\u00e3o \u2013 ao contr\u00e1rio, a tecnologia tende a fortalecer a fun\u00e7\u00e3o do radiologista como detentor do conhecimento. Alair Sarmet Santos, presidente eleito do Col\u00e9gio Brasileiro de Radiologia, que tamb\u00e9m participou como debatedor, destacou: \u201co profissional de radiologia n\u00e3o ir\u00e1 acabar, mas certamente ir\u00e1 mudar\u201d.<\/p>\n

Tecnologia a servi\u00e7o de profissionais e pacientes<\/strong><\/p>\n

M\u00e9dicos radiologistas frequentemente lidam com uma grande quantidade de exames para avaliar. Muitas vezes, o alto volume de exames impede que os laudos sejam finalizados, o que gera atrasos nas entregas. Como forma de contornar este problema, Eudemberg citou exemplos de iniciativas internacionais que se valem da intelig\u00eancia artificial para criar filas de prioridades para exames radiol\u00f3gicos. O algoritmo encaminha as imagens possivelmente patol\u00f3gicas para o in\u00edcio desta fila, enquanto exames com maior probabilidade de n\u00e3o conterem altera\u00e7\u00f5es perdem a vez.<\/p>\n

Para Jaime Ara\u00fajo de Oliveira Neto, radiologista da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e da Rede D\u2019Or S\u00e3o Luiz, os avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos representam uma mudan\u00e7a na vis\u00e3o do papel do profissional: \u201cessas mudan\u00e7as ir\u00e3o nos levar de volta para mais perto da equipe m\u00e9dica, do paciente e da fam\u00edlia, participando da conduta m\u00e9dica\u201d, apostou.<\/p>\n

Por fim, os especialistas ressaltaram que a tecnologia ser\u00e1 fundamental para lidar com os elevados custos da sa\u00fade. No Brasil, os gastos nesta \u00e1rea equivalem a cerca de 10% do Produto Interno Bruto (PIB), enquanto, nos Estados Unidos, o valor chega a 18%. Tais indicadores, associados ao aumento da popula\u00e7\u00e3o idosa \u2013 que traz a previs\u00e3o de um impacto ainda maior sobre o sistema de sa\u00fade no futuro \u2013, refor\u00e7am a necessidade da tecnologia para tornar a medicina mais acess\u00edvel. \u201cN\u00e3o podemos esquecer que o paciente \u00e9 o centro desse universo\u201d, ressaltou Eudemberg.<\/p>\n

O futuro da radiologia vem ganhando destaque nos \u00faltimos anos nos principais f\u00f3runs m\u00e9dico-cient\u00edficos ao redor do mundo. A discuss\u00e3o que ocorreu no Instituto D\u2019Or foi baseada em quest\u00f5es levantadas durante o encontro anual da Sociedade Radiol\u00f3gica Norte-Americana (RSNA), que aconteceu em Chicago de 25 a 30 de novembro. O evento, com o slogan \u201cA radiologia do amanh\u00e3, hoje\u201d, teve a intelig\u00eancia artificial como tema evidente em toda sua agenda. Durante a cerim\u00f4nia de abertura do encontro, a presidente da institui\u00e7\u00e3o, Vijay M. Rao, destacou como todas essas mudan\u00e7as ser\u00e3o ben\u00e9ficas para o profissional da \u00e1rea e para o paciente<\/a>.<\/p>\n

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