Inteligência artificial: como o ultrassonografista pode aplicar e se destacar?

por Dr. Bruno Aragão Rocha, coordenador médico de inovação do Grupo Fleury.

O campo da Inteligência Artificial (IA) tem avançado rapidamente em diversas áreas da medicina, trazendo vários benefícios na maneira como os profissionais de saúde diagnosticam e acompanham seus pacientes. A aplicação da IA no diagnóstico por imagem é um dos avanços mais notáveis nesse contexto, e na ultrassonografia não tem sido diferente. 

O objetivo deste artigo é apresentar o como a IA tem ganhado espaço dentro da rotina dos ultrassonografistas. Além disso, reforçar o como essa novidade pode ser benéfica quando falamos em precisão e rapidez em diagnósticos.

Inteligência artificial e os resultados promissores na precisão diagnóstica

A IA tem desempenhado um papel muito promissor na melhoria da precisão diagnóstica na ultrassonografia. Um exemplo notável é a avaliação de nódulos mamários, em que técnicas de deep learning têm sido aplicadas com sucesso. Essas ferramentas permitem que o computador aprenda a identificar padrões sutis em imagens, auxiliando os médicos na diferenciação entre lesões malignas e benignas.

Ao reduzir a quantidade de falsos positivos, a IA pode evitar procedimentos invasivos desnecessários, como biópsias, proporcionando um diagnóstico mais preciso e um tratamento mais adequado [1].

Avaliação de nódulos tireoidianos

Essa tecnologia também tem demonstrado resultados promissores é a avaliação de nódulos tireoidianos. A interpretação desses achados pode variar entre os observadores, o que costuma levar a discrepâncias nos diagnósticos e decisões clínicas. A IA pode ser uma aliada na superação dessas limitações, aumentando a concordância entre os observadores e melhorando a precisão diagnóstica.

Os algoritmos de deep learning podem analisar características específicas dos nódulos tireoidianos, como forma, ecogenicidade, textura e vascularização, fornecendo uma avaliação mais objetiva e consistente [2].

Exame obstétrico e a realização de medidas

Outro cenário promissor é a aplicação no sucesso no campo do ultrassom obstétrico, trazendo benefícios significativos para gestantes e profissionais de saúde. A realização de medidas rápidas e confiáveis durante o exame obstétrico é essencial para monitorar o crescimento e desenvolvimento fetal. A IA pode automatizar esse processo, acelerando a obtenção de medidas-chave, como o comprimento do fêmur, a circunferência abdominal e o índice de líquido amniótico. Isso não apenas economiza tempo para os ultrassonografistas, mas também melhora a qualidade dos dados e a precisão das medidas.

Além disso, a triagem de alterações morfológicas como malformações de sistema nervoso central, espinha bífida e marcadores anatômicos de malformações também são exemplos de casos de uso promissores no reconhecimento de padrões pela inteligência artificial [3].

Esses são exemplos mais notáveis. No entanto, a cada dia, diversas outras aplicações clínicas na ultrassonografia têm surgido tanto no mundo acadêmico como permeando produtos de grandes empresas estabelecidas e startups.

O ultrassonografista e a inteligência artificial

Os avanços são promissores, mas ainda despertam uma certa ansiedade nos profissionais. Com o aumento das notícias sobre casos de uso da IA, pode-se gerar a sensação de que é difícil acompanhar todas as novidades e desenvolvimentos.

Essa ansiedade é alimentada pela preocupação de se tornarem passivos em relação à tecnologia, apenas esperando o momento de terem sua rotina “invadida” por este tipo de tecnologia.

No entanto, é importante destacar que há diferentes posturas que os ultrassonografistas podem adotar em relação ao tema Inteligência Artificial. Na verdade, não há uma abordagem considerada mais certa ou errada. São perfis comportamentais distintos: cada profissional deve primeiro se conhecer e só então tomar uma decisão consciente sobre o tipo de profissional que deseja ser nesse novo contexto. 

Aplicação da inteligência artificial na rotina dos ultrassonografistas

A seguir separamos didaticamente três perfis de ultrassonografistas em relação à maneira como podem lidar com o tema IA:

Usuário

Nesse perfil, o profissional pode optar por simplesmente esperar a tecnologia chegar, abraçando e utilizando sem resistência os sistemas disponíveis em sua prática clínica, mas sem se envolver diretamente em seu desenvolvimento ou pesquisa. Nesse caso, é importante entender os princípios de funcionamento da IA para utilizar a tecnologia de forma crítica, compreendendo suas limitações e evitando usos inadequados.

O conhecimento básico sobre IA também é necessário para tomar decisões informadas sobre a adoção de softwares e sistemas de IA em seu ambiente de trabalho. Ou seja, até mesmo para adotar uma postura mais “passiva” sobre o tema é importante ter conhecimento, pois tanto para usar como para ter decisões de compra ou adoção de tecnologia no seu serviço, você vai precisar ter mais informações sobre o tema.

Pesquisador em IA

Esse perfil engloba o envolvimento ativo na pesquisa e desenvolvimento da IA na ultrassonografia. Mesmo que o ultrassonografista não possua habilidades técnicas de programação, ele pode desempenhar um papel fundamental como curador de conteúdo médico.

Isso inclui organizar o conhecimento, catalogar exames por categorias – como exames categorizados por TI-RADS (Thyroid Imaging Reporting and Data System) no laudo -, bem como resgatar informações clínicas relevantes para alimentar os algoritmos de IA.

Além disso, o médico tem um papel primordial na concepção e planejamento dos projetos, fazendo as perguntas clínicas corretas de forma que a pesquisa de fato possa melhorar os diagnósticos e tratamentos com o uso da IA.

Essa abordagem requer muito mais habilidades de trabalho em equipe e colaboração com profissionais da área de tecnologia do que conhecimento técnico em si de programação.

Altamente especializado em tecnologia

Esse perfil é mais raro, mas é o que a maioria das pessoas supõe, erroneamente, ser pré-requisito para se envolver com a IA. Embora seja verdade que profissionais de saúde com conhecimentos técnicos em IA sejam valorizados no mercado, eles representam uma minoria em comparação aos outros perfis mencionados.

A combinação de habilidades médicas especializadas com conhecimentos técnicos avançados em IA pode ser extremamente poderosa. Porém, é importante reconhecer que a maioria dos ultrassonografistas não precisa se tornar especialista em tecnologia para aproveitar os benefícios da IA em sua prática clínica.

Conclusão

Participar do mundo da inteligência artificial na ultrassonografia é uma oportunidade para todos os ultrassonografistas, independentemente do perfil escolhido. A IA oferece avanços significativos na precisão diagnóstica, eficiência dos cuidados de saúde e qualidade dos resultados.

Ao entender os princípios básicos da IA e tomar decisões conscientes sobre a abordagem desejada, os ultrassonografistas podem se tornar líderes na integração dessa tecnologia em sua prática clínica. O que vai contribuir para a melhoria dos cuidados aos pacientes.

A chave para se destacar está em abraçar a IA como uma ferramenta aliada. O profissional deve se manter atualizado sobre as últimas tendências e trabalhar em colaboração com outros profissionais para impulsionar a inovação na ultrassonografia.

Leia também: saiba como planejar sua trajetória profissional

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O Grupo Fleury, empresa presta serviços médicos e de medicina diagnóstica, é um ótimo local de trabalho para quem visa acompanhar de perto todas as tendências da medicina. O grupo valoriza a educação e o aprimoramento constante e tem um corpo clínico formado por mestres e doutores em suas respectivas áreas de atuação.

Além disso, também dispõe de equipamentos de última geração para a realização de exames de imagem com o máximo de qualidade, conforto e segurança. O objetivo é garantir a precisão e a rapidez nos diagnósticos.

Referências:

1. Shen, Y., Shamout, F.E., Oliver, J.R. et al. Artificial intelligence system reduces false-positive findings in the interpretation of breast ultrasound exams. Nat Commun 12, 5645 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-26023-2
2. Rikiya,Y., Tara, K., Minhaj, NA. et al.Toward Reduction in False-Positive Thyroid Nodule Biopsies with a Deep Learning–based Risk Stratification System Using US Cine-Clip Images. Radiology: Artificial Intelligence 2022 4:3
3. Ramirez Zegarra R, Ghi T. Use of artificial intelligence and deep learning in fetal ultrasound imaging. Ultrasound Obstet Gynecol. 2022 Nov 27. doi: 10.1002/uog.26130. Epub ahead of print. PMID: 36436205.