A transformação no campo da análise de tomografias cerebrais reduziu em mais na independência funcional após detecção de doenças.
Em janeiro de 2023, Barbara foi submetida a uma mamografia de rotina que levou à realização de um diagnóstico crucial. Após algumas semanas, a paciente foi encaminhada para seu médico na Enfermaria Real de Aberdeen, na Escócia, onde o diagnóstico do câncer de mama em estágio 2 foi confirmado. Foi a identificação precoce da pequena mancha de seis milímetros que permitiu iniciar o tratamento de forma eficaz.
A tecnologia avançada, como o sistema de inteligência artificial Mia, desempenha um papel fundamental na detecção de anomalias que podem passar despercebidas. Além do diagnóstico preciso, a análise detalhada dessas imagens pode salvar vidas, destacando a importância da tecnologia na medicina moderna.
Avanços na identificação precoce por meio do diagnóstico inteligente
Se não tivesse sido detectado e removido naquele momento, o diagnóstico não teria sido captado até que Barbara viesse para seu próximo exame de rotina – ou até que sua presença fosse percebida de alguma outra forma.
Essas histórias ilustram vividamente a capacidade da IA de aprimorar os diagnósticos, enquanto as estatísticas revelam a magnitude do impacto positivo que ela pode gerar.
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O governo britânico destaca que a análise de tomografias cerebrais pelo e-Stroke, um sistema desenvolvido pela Brainomix, startup da Universidade de Oxford, está reduzindo em mais de uma hora o tempo entre a internação hospitalar e o tratamento de pessoas após um acidente vascular cerebral.
Além disso, aponta para dados não divulgados que indicam que a rapidez do sistema tem triplicado o número de pacientes que recuperaram a independência funcional após um AVC, passando de 16% para 48%.
O campo se expandiu com a aplicação da inteligência artificial no diagnóstico de doenças, trazendo resultados claros e significativos ao longo do tempo.
A revolução teve início na radiologia, sendo o primeiro tipo de imagem médica a se tornar totalmente digital. Essa transição facilitou não apenas o armazenamento e compartilhamento de imagens, mas também possibilitou a leitura por máquinas.
Em 2012, a rede neural AlexNet venceu todas as competições no ‘desafio ImageNet’, destacando-se como um marco importante. As redes neurais, inspiradas na estrutura do córtex visual do cérebro, são sistemas nos quais a informação flui por camadas de ‘neurônios’ empilhados.
As redes neurais convolucionais, como a AlexNet, apresentam conexões mais esparsas, permitindo uma análise mais independente. Essa arquitetura combinada com novos processadores potentes revolucionou a visão computacional e potenciou áreas como radiologia automática, dermatologia, oftalmologia, entre outras.
Os descendentes da AlexNet estão sendo cada vez mais empregados para complementar – e, por vezes, substituir – o trabalho de radiologistas humanos, como no caso do Hospital Capio Saint Göran, em Estocolmo, que utiliza um sistema de IA como um ‘segundo par de olhos’ em seu departamento de radiografia.
Fonte: @ Estadão
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