Especialista conta como a inteligência artificial e o cruzamento de dados já estão fazendo a diferença na detecção e na resolução de doenças

A edição 2019 do Congresso da Sociedade Norte-Americana de Radiologia (RSNA), o maior encontro dessa especialidade no mundo, teve um crescimento exponencial na programação científica ligada à inovação. O número de estudos e sessões com temáticas como inteligência artificial, radiômica, impressão 3D e realidade virtual e aumentada foi impressionante.

Só o time Dasa, formado por mais de cem médicos do Brasil e da Argentina, expôs 70 trabalhos em diferentes modalidades de atividades científicas, com destaque para aulas, comitês internos e uma extensa programação dedicada à inteligência artificial.

Pudemos observar um esforço bastante expressivo do congresso para reposicionar o médico radiologista no centro do cuidado dos pacientes, fortalecendo a sua importância para os diagnósticos precisos e o planejamento terapêutico e como elo entre os pacientes e os demais médicos envolvidos em seu cuidado.

O posicionamento da saúde de precisão como a chave para o futuro da medicina foi outro ponto de destaque. A aula ministrada pelo professor Sanjiv S. Gambhir, da Universidade Stanford (EUA), pontuou a importância de construirmos ferramentas que permitam o entendimento dos riscos individuais para determinadas doenças, desde o nascimento, bem como o monitoramento desses riscos ao longo da vida.

Diversas empresas também aproveitaram a reunião de especialistas para expor suas soluções. Este ano, as organizações que trabalham com inteligência artificial, por exemplo, ganharam um andar exclusivo em um dos pavilhões, com uma área pelo menos cinco vezes maior do que no ano passado.

Podemos citar aqui pelo menos dois cases de inteligência artificial apresentados por profissionais brasileiros. O primeiro é um projeto implantado no Hospital Santa Paula, na capital paulista, focado em identificar quadros de hemorragia cerebral e embolia pulmonar. Por meio de uma tecnologia baseada em algoritmos desenvolvida pela startup israelense Aidoc, é possível detectar episódios críticos e acionar o médico para priorizar o atendimento do paciente quanto antes. De mil casos avaliados até agora, 16% deram resultado positivo para esses quadros.

O próximo passo é refinar as análises e avaliar eventuais resultados falsos positivos e negativos. Quanto mais informações tivermos, mais assertivos seremos nos diagnósticos. Meu colega João Juvêncio, diretor geral do Hospital Santa Paula, compartilha: “Já tivemos casos em que comunicamos o médico da emergência sobre a gravidade do paciente, e ele pôde priorizar a intervenção imediatamente, ainda na sala de exame. A antecipação do diagnóstico é crucial para oferecermos mais qualidade de vida”.

Outro exemplo de uso da inteligência artificial envolve a mamografia e foi conduzido no laboratório Delboni, da Dasa. O projeto se baseia no uso de um algoritmo criado por uma startup americana, a Curemetrix, e já foi empregado em seis mil casos nos últimos dois meses. O padrão ouro para o rastreamento com mamografia é a dupla leitura, uma análise do exame por dois radiologistas independentes. Isso aumenta a sensibilidade e a especificidade do laudo. Pois esse algoritmo indica quando os resultados preenchem esses critérios e aponta eventuais discrepâncias. Com isso, ajuda a reduzir a mortalidade pela doença.

Por fim, outro conceito importante e em alta no congresso é o da radiômica. Trata-se de um método que analisa imagens radiológicas por meio de softwares específicos, capazes de extrair muitos dados e fornecer inúmeras características não visíveis aos olhos dos médicos. Combinados com informações genéticas, eles ajudam a construir uma autêntica medicina de precisão. Na Dasa, por exemplo, estamos fazendo uma pesquisa com ressonância magnética de tumores cerebrais, buscando relacionar as imagens com a genética tumoral.

Enfim, da inteligência artificial à radiômica, a boa notícia é que teremos cada vez mais ferramentas para refinar diagnósticos e balizar melhor as condutas para cada paciente.

Fonte: Saúde Abril.

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