Inteligência artificial em radiologia: aliada ou obstáculo?

Por
Eden Experts
April 8, 2024

A Inteligência Artificial (IA) veio para ficar, mas decidimos como recebê-la e como implementá-la. Para fornecedores de soluções inteligentes como a Eden, é crucial pensar em como os radiologistas interagem com essas ferramentas em seus espaços de trabalho. Isso pode fazer a diferença entre uma IA que trabalha com o médico e outra que trabalha contra ele.

O campo da radiologia emprega uma variedade de ferramentas inteligentes para análise de imagens e geração de impressões diagnósticas. Esses programas são capazes de analisar grandes quantidades de informações em segundos, reduzir a carga de trabalho do médico, agilizar o diagnóstico de emergência e até mesmo fornecer resultados antes invisíveis para o radiologista.

Mas, como qualquer outra tecnologia, a IA é falível. De acordo com um estudo de 2023, baseado em diagnósticos de osteoartrite do joelho, a taxa de erro de uma IA geralmente é equivalente à de um radiologista humano. No entanto, dependendo da interação com o radiologista, essas incidências podem aumentar significativamente e levar a decisões erradas. Os fatores de risco para erros médicos de IA incluem:

  • Falta de conhecimento sobre como o algoritmo funciona (também chamado de efeito de “caixa preta”)
  • Ausência de ROI ou outros indicadores visuais da IA para indicar suas descobertas na imagem do estudo
  • Inserção automática das descobertas feitas pela IA no relatório do estudo

Esses resultados apontam para uma implementação da IA na qual a agência do radiologista não é priorizada. Raymundo González, CTO da Eden, acredita que essa deve ser uma consideração crucial para qualquer ferramenta inteligente do setor: “tudo deve ser projetado para dar ao médico o controle total”.

Raymundo é líder na criação do Eden Creator, um modelo de inteligência linguística que fornece conclusões diagnósticas precisas com base nas descobertas de um estudo. O objetivo dessa ferramenta não é substituir a interpretação do médico, mas complementar seu relatório escrito, tarefa que “nem sempre exige a habilidade e o conhecimento do radiologista”.

O Creator foi projetado para capacitar o usuário, que tem a capacidade de observar as conclusões sugeridas, editá-las, aceitá-las ou simplesmente rejeitá-las. Com cada instância, o algoritmo aprende com essas decisões de especialistas para ajustar suas previsões mais precisas. Isso evita o risco de uma conclusão errada devido ao uso da IA. Além disso, essa ferramenta pode economizar ao radiologista até uma hora de trabalho, reduzindo a fadiga e o cansaço visual que também podem levar a erros médicos.

À medida que as ferramentas inteligentes se tornam cada vez mais acessíveis globalmente, é essencial explorar formas de implementação que considerem as condições de trabalho do radiologista e reduzam o risco de erro médico. Conforme estabelecido pelo Colégio Americano de Radiologia (ACR), “a IA nunca é “uma alternativa” ao radiologista”, mas sim uma aliada a seu serviço.

Referências
Bernstein, M., Atalay, M.K., Dibble, E.H., Maxwell, A.W.P., Karam, AR, Agarwal, S., Ward, R.C., Healey, T.T., e Baird, G.L. (2023). Resultados incorretos de inteligência artificial (IA) podem afetar os radiologistas e, em caso afirmativo, o que podemos fazer a respeito? Um estudo piloto de vários leitores sobre detecção de câncer de pulmão com radiografia de tórax. Radiologia européia, 33(11). https://doi.org/10.1007/s00330-023-09747-1
Lenskjold, A., Nybing, J.D., Trampedach, C., Galsgaard, A., Brejnebøl, M.W., Raaschou, H., Rose, M.H., & Boesen, M. (2023). A inteligência artificial deve ter taxas de erro aceitáveis mais baixas do que os humanos? BJR | Aberto, 5(1). https://doi.org/10.1259/bjro.20220053