Como a IA Está Transformando Software Avançado de Imagem Médica

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

Software de imagem médica baseado em IA pode oferecer soluções viáveis ao setor de saúde. Pode lidar e processar eficientemente os dados digitais produzidos durante os exames, e fornecer os resultados mais precisos.

Neste artigo, veremos como a IA pode ajudar a desenvolver software avançado de imagem médica e alguns exemplos impressionantes e casos de uso.

Vamos mergulhar.

Como a IA Pode Ajudar na Imagem Médica?

A IA pode melhorar o processo de imagem médica em hospitais de muitas maneiras. É empolgante ver o uso da tecnologia para reduzir tempos de exame e melhorar o cuidado ao paciente.

Crédito da Foto: vectorpouch / Freepik

A tecnologia pode ajudar radiologistas e outros profissionais médicos a melhorar a produtividade. Tecnólogos reiteram que software avançado de imagem médica está mantendo o número de indivíduos em hospitais baixo, reduzindo a chance de transmissão.

Tais iniciativas apoiam a comunidade de imagem ao tomar as melhores decisões médicas. Vamos ver como a IA pode facilitar a imagem médica.

1. Maior Produtividade com Automação

A IA pode automatizar algumas partes do fluxo de trabalho de radiologia. Pode ajudar a analisar imagens médicas mais rápido que profissionais médicos, pois tem melhores capacidades computacionais.

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

2. Diagnóstico Mais Preciso

Segundo estudos, a IA pode ser mais proficiente que profissionais médicos e especialistas no diagnóstico de doenças como câncer baseadas 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 via lâminas e usa algoritmos de deep learning para analisar células cancerígenas.

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

3. Computação de Dados Quantitativos

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

Pode prever se um paciente sofrerá insuficiência cardíaca baseada em sua taxa de visitas hospitalares e histórico médico.

As inúmeras possibilidades levaram a um aumento significativo em sistemas de modalidade de imagem baseados em IA em todo o mundo. O crescimento alimentou a rápida evolução em técnicas de deep learning e um número crescente de parcerias intersetoriais.

Principais Casos de Uso de IA em Imagem Médica

Vamos ver alguns casos de uso reais de IA em imagem médica.

1. Triagem de Cânceres Comuns

No fundo, a maioria dos curadores de software tem o desejo de continuar melhorando a eficácia do cuidado clínico, o que inclui IA.

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

• Detecção: Neste estágio, ferramentas de detecção baseadas em IA podem reduzir omissões observacionais e erros de omissão.
• Caracterização: A tarefa captura amplamente o diagnóstico, segmentação e estadiamento de tumores. Fornece descritores robustos de tumores que ajudam a capturar heterogeneidade e variabilidade intra-tumor.
• Monitoramento: A IA pode desempenhar papel significativo no monitoramento de mudanças em um tumor ao longo do tempo. Rastreamento temporal de mudanças no tumor seja na história natural ou em resposta ao tratamento.

A imagem médica encontra um lugar significativo em triagens preventivas de cânceres, como câncer de pulmão, mama e cólon.

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

Pode diferenciar nódulos benignos de malignos. Detecção precoce e precisão aprimorada podem ajudar a melhorar resultados dos pacientes e minimizar overtreatment. Doenças detectadas em estágios iniciais são frequentemente curáveis.

Além disso, a IA também pode melhorar o estadiamento e caracterização do câncer de pulmão e monitoramento da resposta ao tratamento. Pode usar características de imagem quantitativas para categorizar microcalcificações mais precisamente. Na verdade, a tecnologia pode potencialmente diminuir a taxa de biópsias benignas desnecessárias.

2. Identificação de Riscos para Doenças Cardiovasculares

Técnicas de IA como machine learning (ML), computação cognitiva e deep learning (DL) têm imenso potencial para mudar como a cardiologia e medicina cardiovascular são praticadas, especialmente em imagem cardiovascular.

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 através de cirurgia ou manejo farmacológico. Automatizar a detecção de anormalidades em exames de imagem comumente solicitados, como radiografias de tórax, não apenas agilizará a tomada de decisão, mas também reduzirá erros de diagnóstico.

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 primeiro estudo de imagem pode ser útil.

Pode ser usada como ferramenta de triagem inicial para cardiomegalia, e profissionais médicos podem usá-la como marcador para doença cardíaca.

Na verdade, 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 de tomografia computadorizada (TC) existentes, os algoritmos de IA da Zebra-Med permitem que a Clalit descubra pacientes em risco de eventos cardíacos.

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

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

3. Precisão no Diagnóstico de Doenças Neurológicas

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

Especialistas estimam que as taxas diárias de erros e discrepâncias em radiologia são maiores que 3%-5%. É evidente que métodos inovadores e software avançado de imagem médica podem ajudar médicos a analisar dados efetivamente.

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

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

Estudos de imagem são críticos na identificação de ELA e também na diferenciação de ELA e esclerose lateral primária (ELP). Radiologistas desempenham papel crucial em decidir se lesões estão imitando as estruturas de uma das doenças.

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

Técnicas de ML estão agora cada vez mais populares para abordar problemas relacionados ao cérebro. Automatizar tais procedimentos com ML poderia auxiliar no desenvolvimento de biomarcadores de imagem promissores. Tais iniciativas inovadoras podem ajudar a reduzir cargas de fluxo de trabalho nos provedores.

4. Detecção de Complicações Torácicas

Pneumonia e pneumotórax podem se tornar uma emergência com risco de vida devido a colapso pulmonar e distress respiratório ou circulatório. Atrasos na detecção e tratamento de pneumotórax grave podem resultar em danos severos aos pacientes. Em tais casos, algoritmos artificiais podem auxiliar médicos.

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

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

Aqui, um algoritmo de IA poderia avaliar radiografias e outras imagens para evidências de opacidades que indicam pneumonia. Subsequentemente, pode alertar provedores de saúde para diagnósticos potenciais e permitir tratamento mais rápido.

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

Radiologistas poderiam potencialmente usar algoritmos como ferramenta para aumentar a velocidade com que um pneumotórax grave é detectado, especialmente em momentos de menor equipe, quando tempos de resposta são tipicamente mais longos.

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

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

Detecção rápida e comunicação rápida com profissionais médicos tratantes pode resultar em tratamento mais rápido de pneumotórax e redução dos impactos de um problema médico grave.

Principais Exemplos de IA em Imagem Médica

Vamos ver algumas tecnologias populares de IA e visão computacional aprovadas para uso clínico.

1. QuantX (Quantitative Insights)

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

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

O software tem ajudado radiologistas a interpretar RMs, notando as diferenças entre lesões de mama cancerígenas e não cancerígenas. Conforme afirmado adequadamente pelo CEO e chairman da Paragon Biosciences, a radiologia é a espinha dorsal do diagnóstico de muitas doenças, e o futuro são radiologistas com tecnologia.

Além disso, o QuantX também pode ser usado como visualizador de imagens de multi-modalidade digital, incluindo ultrassom e mamografia. O software inclui ferramentas que permitem aos usuários medir e documentar imagens e gerar 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 auxiliada por computador de câncer de mama, apresentou o mais recente em IA — ProFound AI.

ProFound AI para tomossíntese digital de mama (DBT) é desenvolvido na mais moderna tecnologia de deep learning e IA. É clinicamente estabelecido para apoiar radiologistas no enfrentamento dos desafios de leitura de casos de tomossíntese.

ProFound AI é uma plataforma de IA de deep learning poderosa e comprovada que auxilia radiologistas na leitura de mamografia 2D.

A solução de detecção de câncer de alto desempenho e fluxo de trabalho examina e analisa precisamente cada imagem. Além disso, detecta tanto densidades de tecido mole malignas quanto calcificações com precisão inigualável.

ProFound AI para Mamografia 2D | Fonte da Imagem

3. IDx-DR

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

O sistema é o primeiro IA autônoma artificial aprovada pelo FDA que usa software para analisar imagens de uma câmera retiniana chamada Topcon NW400 para evidências de lesões.

Como funciona?

Um médico faz upload das 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 avaliação diagnóstica adicional.

O FDA designou o IDx-DR como Dispositivo Inovador. Neste contexto, Michael Abramoff, fundador e presidente da empresa, afirmou adequadamente que o sistema de saúde precisava de maneiras mais eficientes e custo-efetivas para detectar 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 raio-X 2D para quaisquer indicações de fratura do rádio distal.

O software usa técnicas de deep learning para analisar radiografias de 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 provedor na detecção e diagnóstico.

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

OsteoDetect Software Guiado por IA | Fonte da Imagem

5. ContaCT (Viz.ai)

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

O software usa deep learning para quantificar características de imagem e realizar segmentação de vasos consistente com oclusões de grandes vasos (OGV) em exames.

O tempo é crítico no tratamento de AVCs, então um aplicativo móvel que envia notificações diretamente ao médico tratante pode salvar vidas.

Aplicação Viz.AI ContaCT | Fonte da Imagem

Escassez de Radiologistas Treinados e Experientes Pode Ser Resolvida com IA?

Por um lado, há um aumento na demanda por imagem transversal (TC e RM). Por outro, há falta de radiologistas treinados para examinar e analisar as imagens.

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

Restrições orçamentárias e uma população envelhecida combinadas com o processo demorado de análise de imagem são provavelmente a razão para a escassez catastrófica de radiologistas na Europa. (Fonte)

Com IA e machine learning, especialistas esperam resolver este problema. A IA pode ser usada para automatizar várias atividades manuais como registro e execução de análise sobre os dados. No entanto, ainda existem alguns desafios para o uso de software de imagem médica baseado em IA.

Desafios do Uso de IA na Imagem Médica

Modalidades de imagem habilitadas para IA globalmente estão prontas para mudar a paisagem do mercado. No entanto, software de imagem médica baseado em IA enfrenta alguns desafios significativos.

Vamos verificar as facetas da crise.

• Desafios Regulatórios

Aplicações de IA precisam de regulamentações para segurança, proteção de privacidade e uso ético de informações sensíveis.

A intenção por trás do design da IA precisa de consideração, pois alguns dispositivos podem ser programados para funcionar de maneiras antiéticas. Então, regulamentações precisam ser definidas que sejam oportunas e relevantes.

• Aumento nas Despesas de Imagem Médica

O mercado global de inteligência artificial em imagem médica deve atingir um valor projetado de USD 264,85 bilhões até 2026. Segundo pesquisa, o alto custo e a relutância em adotar esses sistemas também devem restringir o crescimento do mercado. (Fonte)

Os desafios também incluem nova tecnologia perturbando a prestação de cuidados e a necessidade de melhorar resultados dos pacientes. No entanto, com as crescentes complexidades tecnológicas e desafios, há uma excelente oportunidade de aproveitar a tecnologia e oferecer soluções para preencher a lacuna de capacidade de imagem. Como appreneurs, pode-se evoluir incorporando melhores práticas para atender às crescentes necessidades.

Conclusão

Sem dúvida, a IA para imagem médica está em um cruzamento empolgante. A IA está aumentando o poder de processar um número massivo de imagens médicas e tem um futuro promissor. Apesar da empolgação, ainda há melhorias necessárias antes que se torne mais robusta. Ainda assim, a IA pode desempenhar um papel significativo no espaço de imagem médica. Pode mudar a forma como as pessoas processam o enorme número de imagens, melhorando o cuidado ao paciente e reduzindo tempos de exame.

Ainda estamos arranhando a superfície no que diz respeito às capacidades da IA. A paisagem de imagem médica acelerará com a crescente confiança do cliente em soluções clínicas baseadas em IA. Tudo o que você precisa fazer é continuar desenvolvendo software robusto que possa capacitar radiologistas com precisão diagnóstica aumentada.

Construa um Software de Imagem Médica Habilitado para IA de Sucesso com a Imaginovation

Apesar dos muitos desafios, é empolgante trazer soluções de IA de imagem médica para o mercado. É evidente que a IA em radiologia crescerá em saltos. Então, se você está olhando para desenvolver software robusto de imagem médica, fale conosco.

Somos uma empresa premiada de desenvolvimento de aplicativos web e mobile em Raleigh, com experiência incrível no desenvolvimento de histórias digitais sustentáveis e transformadoras. Vamos conversar.