A alta complexidade e o volume elevado de exames de imagem que precisam ser interpretados por profissionais da saúde podem afetar a agilidade do diagnóstico médico. Automatizar esse processo com Inteligência Artificial (IA) pode transformar radicalmente este cenário.
A IA está se tornando uma aliada poderosa da medicina — especialmente no diagnóstico por imagem, como em exames de raio-X, tomografia e ressonância. Um dos avanços mais promissores vem do uso de redes neurais, um tipo de IA que se basei no funcionamento do cérebro para “aprender” a reconhecer padrões.
Essas redes já são capazes de identificar automaticamente sinais de doenças em imagens médicas, como nódulos que podem indicar câncer. Combinando modelos modernos e conjuntos gigantes de imagens já analisadas por médicos, essas tecnologias conseguem aprender a distinguir objetos na imagem e até interpretar textos presentes nas imagens — como legendas ou marcações. No dia a dia, isso significa menos trabalho manual, diagnósticos mais rápidos e suporte inteligente aos profissionais da saúde.
Entre as ferramentas usadas estão:
Essa combinação permite criar sistemas que classificam automaticamente exames médicos, agilizando a triagem, ajudando no diagnóstico precoce de doenças ou priorizando exames de emergências médicas.
Visando melhorar a detecção de informações relevantes em exames de imagens médicas, a precisão dos diagnósticos e a automatizar processos foi iniciada uma colaboração científica com o CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) e o nosso time de telediagnóstico.
Neste projeto inovador foi desenvolvido um sistema completo que permite aplicar a IA, utilizando redes neurais convolucionais (CNNs), na identificação automática da parte do corpo e da lateralidade em imagens médicas no formato DICOM — formato padrão de imagens médicas amplamente usado em hospitais e clínicas.
Para a construção deste sistema adotou-se uma arquitetura baseada em microsserviços, o intuito é modularizar pequenas partes do sistema, facilitando a manutenção e a escalabilidade como um todo. Essa abordagem permitiu que diferentes componentes do sistema fossem desenvolvidos e implantados de forma independente, aumentando a agilidade e a resiliência. Para isso, combinamos:
Os códigos foram desenvolvidos em linguagem Python utilizando bibliotecas específicas para aprendizado de máquina e IA, como PyTorch, TensorFlow e Keras. O sistema foi testado e validado utilizando métricas como acurácia, precisão, recall, F1-score e curvas ROC (Receiver Operating Characteristic Curve). Os testes com dados reais de diferentes equipamentos mostraram resultados robustos, mesmo com variações nas imagens.
Os modelos já conseguem identificar novas regiões como ombro, quadril, tornozelo e antebraço, com a mesma eficiência. O sistema está preparado para receber novos dados, ser atualizado constantemente e oferecer cada vez mais suporte à decisão clínica.
É muito importante ressaltar que este tipo de tecnologia não substitui o olhar clínico do especialista, mas agiliza o processo, reduz o retrabalho manual e oferece suporte inteligente ao diagnóstico médico, melhorando o desempenho na triagem da abertura de exames radiológicos. A automação da abertura de exames é mais do que um ganho de produtividade — é um avanço em precisão e cuidado com o paciente.
Agradecemos ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) pelo apoio financeiro por meio da Chamada Recursos Humanos em Áreas Estratégicas (RHAE – SET-A e SET-B), que viabilizou o desenvolvimento deste projeto.
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