4 Usos da Inteligência Artificial na Medicina Diagnóstica

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20 May
25
Atualizado em
20 May
25
8 min de leitura

Nas últimas décadas, o volume de dados médicos cresceu exponencialmente, tornando quase impossível para os profissionais de saúde processar manualmente todas as informações relevantes. Neste contexto, a inteligência artificial na medicina diagnóstica surge como uma ferramenta transformadora.

Ela é capaz de analisar grandes volumes de dados com velocidade e precisão sem precedentes. Assim, sua integração com a área médica representa um avanço na medicina moderna.

A IA se aplica desde a interpretação de exames de imagem até a análise de biomarcadores e padrões clínicos complexos. Para isso, utiliza algoritmos de aprendizado de máquina e deep learning, que estão aprimorando a capacidade diagnóstica e proporcionando percepções que podem salvar vidas. Continue sua leitura com a gente e conheça 4 usos da inteligência artificial na medicina diagnóstica!

1. Precisão Diagnóstica em Radiologia

A radiologia foi uma das primeiras especialidades a experimentar os benefícios da inteligência artificial na medicina diagnóstica. Os algoritmos de deep learning demonstram capacidade impressionante para identificar padrões em imagens médicas, muitas vezes superando a acurácia de radiologistas experientes em tarefas específicas.

Um exemplo notável é o sistema desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Stanford. O algoritmo CheXNet, como foi denominado, alcançou uma área sob a curva ROC de 0,84, superando a média de 0,70 dos especialistas humanos. Essa capacidade pode ser particularmente valiosa em cenários com escassez de radiologistas ou em emergências onde a rapidez diagnóstica é crucial.

Na neuroimagem, a inteligência artificial na medicina diagnóstica tem avançado na detecção precoce de doenças neurodegenerativas. Um estudo publicado na revista Brain demonstrou que algoritmos de IA podem detectar sinais sutis de Alzheimer em ressonâncias magnéticas até seis anos antes do diagnóstico clínico convencional.

Portanto, essa detecção precoce abre novas possibilidades para intervenções terapêuticas em fases iniciais da doença, quando os tratamentos tendem a ser mais eficazes.

2. Análises Laboratoriais e Diagnóstico Molecular

inteligência artificial medicina diagnóstica - molecular

Primeiramente, no campo das análises laboratoriais, a inteligência artificial transforma a velocidade e precisão diagnóstica. Seus algoritmos avançados podem identificar células anormais em amostras de sangue e tecidos com consistência superior à análise manual, reduzindo os erros de interpretação.

Na hematologia, por exemplo, os sistemas de IA desenvolvidos pela Sight Diagnostics conseguem realizar hemogramas completos utilizando apenas algumas gotas de sangue e tecnologia de visão computacional avançada.

Em um estudo publicado no American Journal of Hematology, o sistema demonstrou concordância de 95% com métodos laboratoriais tradicionais, oferecendo resultados em minutos ao invés de horas. Essa tecnologia pode revolucionar o diagnóstico em regiões remotas ou com infraestrutura laboratorial limitada.

No diagnóstico molecular, por sua vez, a inteligência artificial na medicina diagnóstica está acelerando a interpretação de sequenciamento genético. A empresa Fabric Genomics desenvolveu algoritmos que analisam variantes genéticas e identificam aquelas potencialmente patogênicas, auxiliando geneticistas na interpretação de exomas completos.

Paralelamente, um estudo no JAMA Pediatrics mostrou que essa abordagem reduziu o tempo de diagnóstico para doenças genéticas raras de semanas para dias, permitindo intervenções terapêuticas mais rápidas em pacientes pediátricos.

3. Diagnóstico em Dermatologia e Oftalmologia

inteligência artificial medicina diagnóstica - dermatologia

As especialidades que dependem fortemente de análise visual, como dermatologia e oftalmologia, também têm se beneficiado substancialmente da inteligência artificial na medicina diagnóstica. Seus algoritmos treinados com milhões de imagens podem identificar padrões sutis imperceptíveis ao olho humano.

Na dermatologia, por exemplo, um sistema de inteligência artificial na medicina diagnóstica, desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Heidelberg, conseguiu classificar lesões cutâneas com precisão comparável à de dermatologistas experientes.

O algoritmo, treinado com mais de 100 mil imagens, foi capaz de distinguir entre nevos benignos e melanomas com sensibilidade de 95%, potencialmente salvando vidas através da detecção precoce.

Na oftalmologia, a aprovação pela FDA do IDx-DR em 2018 marcou um momento histórico: o primeiro sistema autônomo de IA para diagnóstico médico. Este dispositivo detecta retinopatia diabética em imagens de fundo de olho com sensibilidade de 87,2% e especificidade de 90,7%, permitindo screening eficaz mesmo em clínicas sem oftalmologistas.

Considerando que a retinopatia diabética é uma das principais causas de cegueira prevenível, essa tecnologia tem potencial para impacto global significativo na saúde visual.

4. Diagnóstico em Cardiologia

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A inteligência artificial na medicina diagnóstica também impacta a cardiologia, com algoritmos capazes de detectar precocemente doenças cardíacas pela análise de eletrocardiogramas e outros parâmetros vitais.

Nesse sentido, um estudo publicado na Nature Medicine demonstrou que algoritmos de deep learning podem identificar arritmias cardíacas em ECGs com precisão superior à de cardiologistas certificados. O sistema, desenvolvido por pesquisadores de Stanford University, demonstrou precisão na detecção de 12 arritmias diferentes, mesmo em registros curtos, abrangendo casos graves como a fibrilação ventricular.

Portanto, trata-se de uma tecnologia que pode ser particularmente valiosa em cenários de triagem e monitoramento remoto.

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Inteligência Artificial na Medicina Diagnóstica: Conclusão

Como acompanhamos no decorrer deste artigo, a inteligência artificial na medicina diagnóstica representa uma transformação na forma como doenças são identificadas e classificadas.

Os exemplos discutidos ao longo do texto, aliás, demonstram o potencial dessa tecnologia para aumentar a precisão diagnóstica, reduzir o tempo de análise e possibilitar a detecção de condições em estágios mais precoces.

No entanto, é importante ressaltar que essas tecnologias são ferramentas de apoio, não substitutas do julgamento clínico. O futuro da inteligência artificial na medicina diagnóstica, então, dependerá da sinergia entre a intuição médica e a análise algorítmica, combinando o melhor dos dois mundos.

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Novidades

A pesquisa envolveu quase 2000 funcionários das empresas do Grupo Techint, com o objetivo de verificar a efetividade da imunização e, portanto, a segurança após a vacinação contra a Covid-19.

Foram publicados no Frontiers in Immunology os resultados do estudo realizado simultaneamente em 4 países, Argentina, Brasil, Itália e México, para avaliar a eficácia das vacinas aprovadas e estimar a duração dos níveis de anticorpos no sangue. A pesquisa envolveu quase 2000 funcionários das empresas do Grupo Techint, com o objetivo de verificar a efetividade da imunização e, portanto, a segurança após a vacinação contra a Covid-19.

A peculiaridade do estudo é que foi possível comparar os dados internacionais graças a um protocolo clínico uniforme, com o mesmo momento de aquisição das amostras de sangue e um único teste de diagnóstico para todos os 7 tipos de vacinas utilizadas nos diversos países: mRna, DNA, vetor viral e vacinas à base de vírus inativos, em dose única e bidose.

O estudo foi coordenado pelo Humanitas com o Hospital Clínica Nova de Monterrey, no México, e a rede hospitalar da Fundação São Francisco Xavier, no Brasil.

O resultado é uma amostra capaz de comparar diferentes vacinas e a resposta que elas conseguiram ativar diante do desenvolvimento de qualquer evento adverso, antes da chegada da variante Ômicron de Sars-CoV-2 (a administração da dose de reforço está fora do escopo do estudo).

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Explica a professora Maria Rescigno, docente de patologia geral e vice-reitora responsável por pesquisa na Universidade Humanitas, que coordenou o trabalho no qual também participou Elena Azzolini, responsável pelo Centro de Vacinação Humanitas

Os dados coletados também incluíram os eventos adversos relacionados à capacidade das vacinas de induzir uma resposta de anticorpos. Verificou-se que quanto maior a resposta de anticorpos, como nas vacinas Moderna e Pfizer-BioNTech, mais efeitos colaterais foram registrados, principalmente febre, dor no braço, dor de cabeça e fadiga. Coronavac e Sputnik, por outro lado, são caracterizadas por terem poucos efeitos colaterais.

“Este é realmente um grande esforço coordenado de equipe. O estudo nos permite comparar as respostas imunes às várias vacinas ao redor do mundo. Esse tipo de conhecimento é fundamental para informar as pessoas sobre a eficácia comparativa das vacinas e ajuda a desenhar estudos que definirão os melhores calendários vacinais que permanecerão no futuro", explica Mauro Teixeira, professor de imunologia da Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil.

“Este é um extraordinário trabalho de pesquisa, no qual tivemos a oportunidade de avaliar e comparar as respostas imunes das vacinas mais importantes e de maior circulação a nível mundial, obtendo informação sólida e consistente enquanto à segurança e à efetividade contra o SARS-CoV-2. Além disso, este é o primeiro estudo que publicamos em colaboração com as instituições sanitárias do Grupo Techint e estamos muito contentes com os resultados” diz Miguel Sanz, médico diretor do Hospital Clínica Nova, no México.

O estudo: um método padronizado para obter dados comparáveis

O protocolo do estudo, que ainda está em andamento, prevê 5 amostras de sangue para cada pessoa de acordo com um cronograma preciso: imediatamente antes da primeira dose e da segunda dose, 21 dias após a segunda dose, 6 meses após a segunda dose e 12 meses após a segunda dose.

Os investigadores dos 4 países utilizaram o mesmo tipo de teste, particularmente sensível, e com um range de avaliação muito amplo, capaz de “não achatar” os dados relativos a limiares elevados de anticorpos no sangue, de modo a poder também comparar respostas com amplitudes diferentes.

Uma colaboração de longa data

O grupo Techint, um conglomerado industrial de empresas com mais de 75 mil funcionários em todo o mundo, participou de um projeto de pesquisa científica em parceria com a Humanitas — um hospital altamente especializado e um centro de pesquisa e ensino internacionalmente reconhecido. A parceria contribuiu para o setor de pesquisas médicas e ofereceu resultados concretos às comunidades onde as empresas do grupo estão presentes sobre a eficácia das vacinas contra a Covid-19.

Como parte do grupo Techint, Humanitas também forneceu orientações médicas precisas sobre a doença e sobre as vacinas disponíveis durante a pandemia de Covid-19, além de compartilhar sua experiência por meio de guias de prevenção e iniciativas relacionadas à saúde e bem-estar voltadas para os funcionários do grupo.

Fonte: Medicina S/A

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