De fato, a inteligência artificial na medicina diagnóstica vem apresentando resultados positivos e promissores. Mais do que isso, o desenvolvimento de softwares cada vez mais inovadores vem revolucionando o setor ao entregar mais rapidez, precisão, qualidade, acessibilidade e redução de custos para pacientes, profissionais e instituições envolvidas.

Por exemplo, uma pesquisa realizada pelo Google mostrou que o uso de IA pode melhorar a precisão diagnóstica dos oftalmologistas. Outro estudo também da empresa comprovou que oftalmologistas e algoritmos são mais eficazes quando trabalham juntos.

Sem dúvida, o emprego de sistemas informatizados e símbolos computacionais na previsão e imitação do comportamento humano impacta diretamente na saúde do paciente e na redução dos gastos em tratamentos, dentre outros inúmeros benefícios.

Por isso, conheça neste artigo 4 tecnologias que aplicam a inteligência artificial na medicina diagnóstica: retinógrafo portátil, softwares de emissão de laudo à distância, teste genético para câncer de mama e software para mamografia.

1.      Retinógrafo portátil

Retinógrafo portátil foi um dos principais equipamentos utilizados no projeto Unidos pelo Diabetes em Ação, em Itabuna (BA).

Acoplado a um smartphone, o retinógrafo portátil realiza exames de retina de alta qualidade, em poucos minutos e sem a necessidade de dilatação da pupila. Integrado a uma plataforma online, os dados são enviados automaticamente e podem ser analisados por um especialista em qualquer lugar do mundo. Ou seja, permite o diagnóstico remoto.

Em seguida, veja quais são as funcionalidades do equipamento:

• Exame de retina pelo celular com alta qualidade;
• Diagnósticos precisos e rápidos;
• Custo mais baixo em relação aos retinógrafos tradicionais;
• Portabilidade, o que permite realizar exames em vários locais;
• Democratização dos exames de retina, principalmente em locais com pouca infraestrutura de serviços de qualidade na área, como médicos, profissionais de saúde, equipamentos, medicamentos etc;
• Maior rapidez no atendimento, por meio de sistemas informatizados integrados a uma plataforma online com acesso via computadores, celulares e tablets;
• Facilidade na realização de exames, que podem ser feitos em clínicas e postos de saúde;
• Diagnóstico feito por especialistas e profissionais de referência, localizados em qualquer lugar do mundo;
• Redução do tempo de atendimento e de custos operacionais;
• Diminuição do deslocamento de pacientes a hospitais e grandes centros urbanos;
• Melhora na qualidade dos laudos emitidos;
• Sem utilização de colírios para a dilatação da pupila;
• Aumento na prevenção e diagnóstico precoce de doenças como retinopatia diabética, glaucoma, catarata, degeneração macular, retinoblastoma, deslocamento da retina, retinopatia da prematuridade e cegueira, dentre outras.

No Brasil, a startup Phelcom Technologies disponibiliza o retinógrafo portártil Phelcom Eyer. Além disso, também oferece a plataforma on-line Eyer Cloud, que permite armazenar e gerenciar os exames dos pacientes. Além de garantir o backup dos dados em um servidor seguro, o médico tem todos os dados organizados em uma interface amigável, funcional e intuitiva.

Softwares de emissão de laudo à distância

Além de possibilitar o diagnóstico remoto, alguns softwares de emissão de laudo à distância trabalham com o princípio de machine learning, uma das aplicações de IA. Em português, o termo significa “aprendizado de máquina”.

E como funciona? Basicamente, ele coleta dados, aprende com eles e melhora automaticamente. E isso sem ser necessariamente programado.

Na medicina diagnóstica, a ferramenta avalia um extenso banco de dados de sintomas de pacientes para encontrar padrões para cada doença. Dessa maneira, o software consegue verificar se o indivíduo possui determinada enfermidade de acordo com os indícios que apresenta.

No Brasil, há alguns sistemas disponíveis. Por exemplo, o do Portal Telemedicina compara analiticamente exames presenciais a casos similares de uma base de dados com 30 milhões de imagens e exames.

A plataforma elabora recomendações médicas com critérios confiáveis e precisos ao usar a Deep Learning. Esse método baseia-se em algoritmos complexos que imitam a rede neural do nosso cérebro, conferindo ao sistema uma capacidade de detectar achados médicos em nível sobre-humano.

Se o exame médico e a recomendação do algoritmo não baterem, o exame é encaminhado a outros três especialistas para uma avaliação mais detalhada. Inclusive, o programa incorpora aprendizados a cada laudo emitido, acumulando repertório clínico à sua base de dados.

Outro aspecto inovador é sua capacidade de fazer uma triagem automática dos exames, permitindo que os casos emergenciais tenham prioridade na fila do médico.

Software para laudo de mamografias

Imagine identificar com exatidão o local da mama em que há uma alteração suspeita e, ainda por cima, facilitar a biópsia? Alguns softwares de inteligência artificial estão conseguindo detectar com maior precisão o câncer de mama.

Aliás, um deles consegue prever padrões incomuns da imagem feita pela mamografia e apontar a região em que é necessário averiguar melhor. O algoritmo foi criado pela Dasa em parceria com a CureMetrix, uma startup americana.

Já outro software desenvolvido pelo Google pode ser a “segunda opinião” médica sobre a mamografia. Isso porque o algoritmo apresentou 11,5% mais acertos em relação a análise humana.

Porém, quando avaliado por dois médicos, os humanos apresentam o mesmo resultado que a máquina. E, como é comum que dois especialistas analisem a imagem, a ferramenta do Google pode ser o “segundo especialista”.

Teste genético – EndoPredict

A inteligência artificial na medicina diagnóstica também está conseguindo prever o desenvolvimento de câncer de mama e possível metástase pelos próximos anos.

Por exemplo, o teste genético EndoPredict avalia 12 genes do tecido tumoral relacionados à probabilidade de recidiva. O resultado é uma pontuação que aponta se a chance é alta ou baixa de o câncer se espalhar para outro lugar do corpo pelos próximos dez anos. Desse modo, a quimioterapia foi evitada em 70% das pacientes com nódulos negativos em estudos clínicos.

Entretanto, o teste é indicado apenas para diagnósticos recentes da doença e em estágio inicial. Além disso, com positivo para receptores de estrogênio e negativo para a proteína HER2.

O teste é oferecido com exclusividade pela GeneOne, laboratório de genômica da Dasa.

Machine learning

Já o Laboratório de Inteligência Artificial e Ciência da Computação (CSAIL) do MIT e do Hospital Geral de Massachusetts (MGH), dos Estados Unidos, criou um novo modelo de machine learning. Nele, é possível prever, a partir da mamografia, se um paciente desenvolverá câncer de mama no prazo de cinco anos.

Com mais de 90 mil avaliações de exames no banco de dados, a IA aprendeu os padrões sutis no tecido mamário que são precursores de tumores malignos.

O modelo da equipe foi significativamente melhor na previsão de risco do que as abordagens existentes. Isso porque posicionou com precisão 31% de todos os pacientes com câncer em sua categoria de maior risco, em comparação com apenas 18% dos modelos tradicionais.

Conclusão

Com toda a certeza, a inteligência artificial na medicina diagnóstica revolucionará o setor e auxiliará médicos e serviços de saúde a aumentar a produtividade e atender mais pessoas.

E, sem dúvida, também é essencial para democratizar o acesso à saúde. Principalmente em locais com pouca infraestrutura de serviços de qualidade na área, como médicos, profissionais de saúde, equipamentos, medicamentos etc.

De fato, os algoritmos inteligentes não substituirão os médicos especializados nesse tipo de diagnóstico. Mas, pode servir como apoio, oferecendo maior segurança e precisão aos laudos.

Inteligência artificial na medicina diagnóstica é um assunto que interessa você? Então, acompanhe o blog da Phelcom.