Dados do Trabalho

Título

Avanços da Inteligência artificial na Radiologia: benefício ou ameaça?

Introdução

É inegável que os avanços tecnológicos a partir do século XX incluam a Medicina, e também a inteligência artificial (IA). Proposta inicialmente na década de 1950, hoje se mostra como um meio de propor soluções em diversas áreas médicas, incluindo os métodos diagnósticos por imagem. Na Radiologia, funcionando a partir do armazenamento de grandes bancos de dados com suas imagens e respectivos laudos, dados clínicos e outros dados dos prontuários dos pacientes, a IA é capaz de aprender através da criação de algoritmos e reconhecimento de padrões. Inúmeros estudos têm sido feitos visando analisar exames de ressonância magnética, tomografia computadorizada, ultrassonografia, Radiologia convencional, Mamografia, entre outras funções. A partir disso, nosso objetivo é debater o real papel e a importância da IA na prática do médico e do futuro médico radiologista.

Casuística e Métodos

Realizamos levantamento na literatura dos últimos 5 anos sobre o tema, o que está sendo apresentado pelos fabricantes, e avaliando este avanço que se refletirá no diagnóstico por imagem, e na formação de futuros médicos radiologistas, pois está trazendo um impacto negativo na procura pela especialidade.

Resultados

Na radiologia a IA traz uma proposta de análise quantitativa dos dados radiológicos, a partir da base de dados conectada, enquanto o médico radiologista traz uma análise qualitativa, subjetiva e correlacionada com seu aprendizado e experiência pessoal, dessa forma, uma análise se tornaria complementar à outra. Porém, estudos realizados mostram que grande parte dos estudantes de medicina temem sobre o uso das IAs no diagnóstico por imagem, de forma suficiente a impactar a decisão de seguir carreira como médico radiologista. Além disso, as IAs são pouco discutidas durante a graduação de Medicina, de forma que, o conhecimento sobre suas aplicações na prática médica, especialmente na radiologia, e a real disponibilidade delas no dia a dia não fica clara para os estudantes. A exemplo do uso da IA na prática do radiologista, tem-se visado a ajuda na detecção precoce de nódulos pulmonares no câncer de pulmão, e na mamografia pelo reconhecimento e caracterização de microcalcificações.

Conclusões

As IAs são dispositivos que vêm sendo aprimorados nas últimas décadas e devem ser vistas e discutidas desde a graduação médica como ferramRadiologia, inteligência artificial, métodos diagnósticos por imagem, residência médicaentas adjuvantes à prática médica e, não como ameaça.

Palavras Chave

Radiologia, inteligência artificial, métodos diagnósticos por imagem, residência médica, especialização médica

Área

Educação em Radiologia