O papel da IA ​​na criação de software avançado de imagem médica

A introdução da IA ​​(Inteligência Artificial) no campo da imagem médica é bastante promissora. Está mostrando um progresso engenhoso na detecção precoce e diagnóstico de diferentes doenças.

O software de imagens médicas baseado em IA pode oferecer soluções viáveis ​​para o setor de saúde. Ele pode manipular e processar com eficiência os dados digitais produzidos durante as varreduras e fornecer os resultados mais precisos.

Neste blog, veremos como a IA pode ajudar a desenvolver softwares avançados de imagens médicas e alguns exemplos e casos de uso impressionantes.

Vamos mergulhar.

Como a IA pode ajudar em imagens médicas?

A IA pode melhorar o processo de imagens médicas em hospitais de várias maneiras. É emocionante ver o uso da tecnologia para reduzir os tempos de varredura e melhorar o atendimento ao paciente.



Crédito da foto:vectorpouch / Freepik

A tecnologia pode ajudar radiologistas e outros profissionais médicos a melhorar a produtividade. Os tecnólogos reiteram que o software avançado de imagens médicas está mantendo baixo o número de indivíduos nos hospitais, diminuindo a chance de transmissão.

Tais iniciativas apoiam a comunidade de imagens, tomando as melhores decisões médicas. Vejamos como a IA pode facilitar a geração de imagens médicas. 1.

1. Maior produtividade com automação

A IA pode automatizar algumas partes do fluxo de trabalho de radiologia. Ele pode ajudar a analisar imagens médicas mais rapidamente do que os profissionais médicos, pois possui melhores recursos computacionais.

Pode melhorar a velocidade, eficiência e precisão, o que pode levar a um melhor atendimento.

2. Diagnóstico mais preciso

De acordo com estudos, a IA pode ser mais proficiente do que profissionais médicos e especialistas no diagnóstico de doenças como o câncer com base em imagens médicas.

Por exemplo, cientistas do Google desenvolveram uma IA que pode facilitar o diagnóstico de câncer de mama. A tecnologia captura imagens médicas por meio de slides e usa algoritmos de aprendizado profundo para analisar células cancerígenas.

A IA registrou 99% de precisão no diagnóstico de câncer, com base nas lâminas correspondentes a 38% de alguns médicos do grupo de comparação.

3. Computação de dados quantitativos

A IA pode usar dados quantitativos de várias maneiras além dos limites da cognição humana.

Ele pode prever se um paciente sofrerá de insuficiência cardíaca com base em sua taxa de visitas ao hospital e histórico médico.

As inúmeras possibilidades levaram a um aumento significativo nos sistemas de modalidade de imagem baseados em IA em todo o mundo. O crescimento alimentou a rápida evolução nas técnicas de aprendizado profundo e um número crescente de parcerias entre setores.

Principais casos de uso de IA em imagens médicas

Vejamos alguns dos casos de uso da IA ​​na vida real em imagens médicas.

1. Triagem de cânceres comuns

No fundo, a maioria dos curadores de software tem o desejo de melhorar a eficácia do atendimento clínico continuado, o que inclui a IA.

Dentro da imagem do câncer, a IA encontra excelente utilidade na execução de tarefas clínicas que incluem detecção, caracterização e monitoramento de tumores.

• Detecção :nesta fase, as ferramentas de detecção baseadas em IA podem reduzir os descuidos observacionais e os erros de omissão.
• Caracterização :A tarefa captura amplamente o diagnóstico, segmentação e estadiamento de tumores. Ele fornece descritores de tumor robustos que ajudam a capturar a heterogeneidade e a variabilidade intratumoral.
• Monitoramento :A IA pode desempenhar um papel significativo no monitoramento de alterações em um tumor ao longo do tempo. Rastreamento temporal de alterações tumorais na história natural ou em resposta ao tratamento.

As imagens médicas encontram um lugar significativo em exames preventivos de câncer, como câncer de pulmão, câncer de mama e câncer de cólon.

Por exemplo , de acordo com especialistas, a imagem médica em IA desempenha um papel vital na melhoria da detecção precoce e caracterização do câncer de pulmão.

Pode diferenciar nódulos benignos de malignos. A detecção precoce e a precisão aprimorada podem ajudar a melhorar os resultados do paciente e o mínimo de tratamento excessivo. As doenças detectadas em estágios iniciais são muitas vezes curáveis.

Além disso, a IA também pode melhorar o estadiamento e caracterização do câncer de pulmão e monitorar a resposta ao tratamento. Ele pode usar recursos de imagem quantitativa para categorizar microcalcificações com mais precisão. Na verdade, a tecnologia pode potencialmente diminuir a taxa de biópsias benignas desnecessárias.

2. Identificando riscos para doenças cardiovasculares

Técnicas de IA, como aprendizado de máquina (ML), computação cognitiva e aprendizado profundo (DL) têm imenso potencial para mudar a forma como a cardiologia e a medicina cardiovascular são praticadas, especialmente em imagens cardiovasculares.

Pode ajudar a medir as várias estruturas do coração e revelar o risco de um indivíduo para doenças cardiovasculares.

A IA pode identificar problemas que podem precisar ser abordados por meio de cirurgia ou gerenciamento farmacológico. Automatizar a detecção de anormalidades em exames de imagem comumente solicitados, como radiografias de tórax, não apenas agilizará a tomada de decisões, mas também reduzirá os erros de diagnóstico.

Então, pense por um momento, se um paciente chega a uma unidade de saúde de emergência, reclamando de falta de ar, a radiografia de tórax como o primeiro estudo de imagem pode ser útil.

Ele pode ser usado como uma ferramenta de triagem inicial para cardiomegalia, e os profissionais médicos podem usá-lo como um marcador para doenças cardíacas.

De fato, a Zebra Medical Vision e a Clalit Health Services apresentaram um projeto de pesquisa que permite a identificação precoce de pacientes com doenças cardiovasculares usando IA. Usando dados existentes de tomografia computadorizada (TC), os algoritmos de IA da Zebra-Med permitem que a Clalit descubra pacientes que estão em risco de eventos cardíacos.

No futuro, as avaliações visuais dos radiologistas que às vezes são errôneas podem transcender ao uso eficiente da IA. Por exemplo, a identificação de aumento do átrio esquerdo a partir de radiografias de tórax pode eliminar outros problemas cardíacos ou pulmonares.

Além disso, pode ajudar os provedores a direcionar tratamentos apropriados para os pacientes. Posteriormente, a quantificação automatizada do fluxo da artéria pulmonar economizaria tempo do médico intérprete.

3. Precisão no diagnóstico de doenças neurológicas

Na última década, a tomografia computadorizada (TC), a tomografia por emissão de pósitrons (PET) e a ressonância magnética (RM) revolucionaram o estudo do cérebro.

Especialistas estimam que as taxas de erro do dia-a-dia e as discrepâncias na radiologia são maiores que 3%-5%. É evidente que novos métodos e softwares avançados de imagens médicas podem ajudar os médicos a analisar dados de forma eficaz.

A qualidade dos dados médicos aumentará, o que pode apoiar uma melhor análise e controle de doenças.

Pense por um momento - não há cura para algumas doenças neurológicas degenerativas, como a esclerose lateral amiotrófica (ELA). Nesses casos, diagnósticos precisos podem ajudar os indivíduos a entender os resultados prováveis ​​e também a se preparar para cuidados de longo prazo.

Os estudos de imagem são críticos na identificação da ELA e também na diferenciação da ELA e da esclerose lateral primária (PLS). Os radiologistas desempenham um papel crucial para decidir se as lesões estão imitando as estruturas de uma das doenças.

Os profissionais médicos sabem que a segmentação manual e as avaliações de mapeamento de suscetibilidade quantitativa (QSM) do córtex motor são difíceis, necessárias e demoradas.

As técnicas de ML são cada vez mais populares para resolver problemas relacionados ao cérebro. Automatizar tais procedimentos com ML poderia ajudar no desenvolvimento de biomarcadores de imagem promissores. Essas novas iniciativas podem ajudar a reduzir os encargos do fluxo de trabalho para os provedores.

4. Detecção de complicações torácicas

Pneumonia e pneumotórax podem se transformar em uma emergência com risco de vida devido ao colapso pulmonar e desconforto respiratório ou circulatório. Atrasos na detecção e tratamento de pneumotórax grave podem resultar em danos graves aos pacientes. Nesses casos, algoritmos artificiais podem ajudar os médicos.

Imagens de radiologia são popularmente usadas para diagnosticar pneumonia e distinguir a condição de outras doenças pulmonares, como bronquite. No entanto, os radiologistas nem sempre estão disponíveis para ler as imagens.

Mesmo quando os radiologistas estão presentes, eles ainda podem ter dificuldade em detectar pneumonia nos casos em que os pacientes têm doenças pulmonares pré-existentes, incluindo fibrose cística ou malignidades.

Aqui, um algoritmo de IA pode avaliar radiografias e outras imagens em busca de evidências de opacidades que indicam pneumonia. Posteriormente, pode alertar os profissionais de saúde para os possíveis diagnósticos e permitir um tratamento mais rápido.

Além disso, algoritmos de computador, apoiados por dados de treinamento de alta qualidade, podem ajudar a detectar pneumotórax em uma radiografia de tórax com precisão significativa para ajudar a priorizar imagens para revisão rápida por médicos.

Os radiologistas poderiam usar algoritmos como uma ferramenta para aumentar a velocidade com que um pneumotórax grave é detectado, especialmente em momentos de menor número de funcionários, quando os tempos de resposta são geralmente mais longos.

Vejamos um bom exemplo que reitera a precisão na detecção de complicações e condições torácicas. Em um estudo de pesquisa, os algoritmos puderam detectar a maioria (80%–84%) das imagens mostrando um pneumotórax moderado ou grande enquanto categorizavam corretamente 90% ou mais das imagens sem pneumotórax como negativas.

Assim, a implementação de tais algoritmos pode melhorar a velocidade e a qualidade do atendimento prestado em vários ambientes de saúde. Além disso, a IA também pode ajudar os provedores a monitorar os pacientes ao longo do tempo.

A detecção rápida e a comunicação rápida com os profissionais médicos podem resultar em um tratamento mais rápido do pneumotórax e diminuir os impactos de um problema médico grave.

Exemplos líderes de IA em imagens médicas

Vejamos algumas tecnologias populares de IA e visão de máquina aprovadas para uso clínico.

1. QuantX (Informações quantitativas)

A Paragon Biosciences e a Qlarity Imaging desenvolveram uma maneira de aproveitar o poder da inteligência artificial para ajudar os humanos a detectar câncer mais cedo e com mais precisão.

O QuantX é o primeiro sistema de diagnóstico de câncer de mama auxiliado por computador liberado pelo FDA para uso em radiologia. É um dispositivo de software de análise quantitativa de imagens usado para auxiliar os radiologistas na avaliação e caracterização de anormalidades da mama usando dados de imagem de RM.

O software tem ajudado radiologistas a interpretar ressonâncias magnéticas, observando as diferenças entre lesões cancerosas e não cancerosas da mama. Como bem afirmou o CEO e presidente da Paragon Biosciences, a radiologia é a espinha dorsal do diagnóstico de muitas doenças, e o futuro é radiologistas com tecnologia.

Além disso, o QuantX também pode ser usado como visualizador de imagens digitais multimodalidade, incluindo ultrassom e mamografia. O software inclui ferramentas que permitem aos usuários medir e documentar imagens e saídas em um relatório estruturado.



ressonância magnética de mama (Instituto Nacional do Câncer) | Fonte da imagem

2. ProFound AI (iCAD inc.)

A iCAD, líder de mercado em detecção de câncer de mama auxiliada por computador, apresentou o que há de mais recente em IA - ProFound AI.

O ProFound AI para tomossíntese digital de mama (DBT) é desenvolvido com a mais moderna tecnologia de aprendizado profundo e IA. Está clinicamente estabelecido para apoiar os radiologistas na abordagem dos desafios da leitura de casos de tomossíntese.

O ProFound AI é uma plataforma de IA de aprendizado profundo poderosa e comprovada que auxilia os radiologistas na leitura de mamografia 2D.

A solução de fluxo de trabalho e detecção de câncer de alto desempenho examina e analisa cada imagem com precisão. Além disso, detecta densidades malignas de tecidos moles e calcificações com precisão incomparável.



ProFound AI para mamografia 2D | Fonte da imagem

3. IDx-DR

IDx, fabricante de ferramentas autônomas de diagnóstico de IA, criou o IDx-DR. É um dispositivo capaz de diagnosticar a retinopatia diabética sem intervenção humana.

O sistema é a primeira inteligência artificial autônoma (IA) aprovada pela FDA que usa software para analisar imagens de uma câmera de retina chamada Topcon NW400 para evidências de lesões.

Como funciona?

Um médico carrega as imagens digitais das retinas do paciente para um servidor em nuvem no qual o software IDx-DR está instalado. O software pode oferecer resultados precisos para posterior avaliação diagnóstica.

A FDA designou o IDx-DR como um dispositivo inovador. Nesse contexto, Michael Abramoff, fundador e presidente da empresa, afirmou apropriadamente que o sistema de saúde precisava de maneiras mais eficientes e econômicas de detectar a retinopatia diabética.



Sistema IDx-DR | Fonte da imagem

4. OsteoDetect (Imagen Technologies)

O software OsteoDetect da Imagen Technologies é um software de detecção e diagnóstico auxiliado por computador. A tecnologia usa um algoritmo de inteligência artificial para examinar e analisar imagens de raios-X 2D para quaisquer indicações de fratura do rádio distal.

O software usa técnicas de aprendizado profundo para analisar radiografias do punho (pós-anterior [PA] e lateral [LAT]) para fraturas do rádio distal em pacientes adultos. Além disso, marca a localização da fratura na imagem para auxiliar o profissional na detecção e diagnóstico.

O OsteoDetect, aprovado pela FDA, destina-se a ser usado por médicos em vários ambientes, incluindo cuidados primários, cuidados urgentes, medicina de emergência e cuidados especializados, como ortopedia.



Software Orientado por IA OsteoDetect | Fonte da imagem

5. ContatoCT (Viz.ai)

O ContaCT da Viz.ai é uma ferramenta de fluxo de trabalho paralelo somente para notificações. O ContaCT usa um algoritmo de inteligência artificial para examinar e analisar imagens de tomografia computadorizada (TC) em busca de biomarcadores sintomáticos de um possível AVC.

O software usa aprendizado profundo para quantificar as características da imagem e realizar segmentação de vasos consistente com oclusões de grandes vasos (LVOs) em varreduras.

O tempo é fundamental no tratamento de derrames, portanto, um aplicativo móvel que envia notificações diretamente ao médico assistente pode salvar vidas.



Aplicativo Viz.AI ContaCT | Fonte da imagem

A escassez de radiologistas treinados e experientes pode ser resolvida com IA?

Por um lado, há um aumento na demanda por imagens transversais (TC e RM). Por outro, faltam radiologistas treinados para examinar e analisar as imagens.

Em toda a Europa, há uma enorme escassez de radiologistas treinados. O Reino Unido está enfrentando as piores restrições de capacidade, com o menor número de radiologistas praticantes per capita.

As restrições orçamentais e o envelhecimento da população, juntamente com o demorado processo de análise de imagens, são provavelmente a razão para a catastrófica escassez de radiologistas em toda a Europa. (Fonte)

Com IA e aprendizado de máquina, os especialistas esperam resolver esse problema. A IA pode ser usada para automatizar várias atividades manuais, como gravar e executar análises sobre os dados. No entanto, ainda existem alguns desafios para o uso de software de imagens médicas baseado em IA.

Desafios do uso de IA na imagem médica

As modalidades globais de imagem habilitadas para IA estão prontas para mudar o cenário do mercado. No entanto, o software de imagens médicas baseado em IA enfrenta alguns desafios significativos.

Vamos verificar as facetas da crise.

• Desafios regulatórios

Os aplicativos de IA precisam de regulamentações para segurança, proteção de privacidade e uso ético de informações confidenciais.

A intenção por trás do design da IA ​​precisa ser considerada, pois alguns dispositivos podem ser programados para funcionar de maneiras antiéticas. Portanto, é necessário estabelecer regulamentações que sejam oportunas e relevantes.

• Um aumento nas despesas com imagens médicas

O mercado global de inteligência artificial em imagens médicas deverá atingir um valor projetado de US$ 264,85 bilhões até 2026. Segundo pesquisas, o alto custo e a relutância na adoção desses sistemas também devem conter o crescimento do mercado. (Fonte)

Os desafios também incluem novas tecnologias que interrompem a prestação de cuidados e a necessidade de melhorar os resultados dos pacientes. No entanto, com as crescentes complexidades e desafios tecnológicos, há uma excelente oportunidade para aproveitar a tecnologia e oferecer soluções para preencher a lacuna de capacidade de imagem. Como apreneurs, pode-se evoluir absorvendo as melhores práticas para atender às necessidades crescentes.

Encerrando

Sem dúvida, a IA para imagens médicas está em uma encruzilhada emocionante. A IA está aumentando o poder de processamento de um grande número de imagens médicas e tem um futuro promissor. Apesar do entusiasmo, ainda há melhorias necessárias antes que se torne mais robusto. No entanto, a IA pode desempenhar um papel significativo no espaço de imagens médicas. Ele pode mudar a maneira como as pessoas processam o enorme número de imagens, melhorando o atendimento ao paciente e reduzindo o tempo de varredura.

Ainda estamos arranhando a superfície em relação aos recursos da IA. O cenário de imagens médicas se acelerará com a crescente confiança do cliente em soluções clínicas baseadas em IA. Tudo o que você precisa fazer é continuar desenvolvendo um software robusto que possa capacitar os radiologistas com maior precisão diagnóstica.

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Apesar dos muitos desafios, é emocionante trazer soluções de IA de imagens médicas para o mercado. É evidente que a IA da radiologia crescerá aos trancos e barrancos. Portanto, se você deseja desenvolver um software robusto de imagens médicas, fale conosco.

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