O “porquê” da utilização de AI em radiologia

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A Carestream acelera a entrega de recursos de AI que ajudam a aprimorar os resultados e o atendimento aos pacientes.

Table of contents

• O papel da AI no aprimoramento dos resultados clínicos
• O papel da AI no aprimoramento da experiência humana
• Acelerando a entrega de aplicações de AI em radiologia

Existem inúmeros termos técnicos e tecnologias relacionados à inteligência artificial (AI) que podem desviar a atenção de algumas pessoas dos motivos que estão por trás da busca por soluções de AI. No entanto, na Carestream, somos transparentes em relação ao porquê de estarmos aplicando inteligência artificial às nossas soluções de aquisição de imagens médicas. Para nós e para os clientes que atendemos no segmento de radiologia, o “porquê” da utilização da AI é aprimorar os resultados clínicos e o atendimento aos pacientes, bem como assegurar mais espaço e tempo para as interações humanas.

O papel da AI no aprimoramento dos resultados clínicos

Obter um diagnóstico médico preciso é a primeira etapa que permite que os pacientes iniciem um plano de tratamento com o objetivo de aprimorar sua saúde e/ou sua qualidade de vida. E, com frequência, a aquisição de imagens é a primeira etapa para realizar um diagnóstico informado.

As imagens médicas são quantificáveis. Elas podem revelar ou refutar que há algo errado e ambos os resultados são igualmente valiosos. E o volume de informações quantificáveis em um raio X digital está diretamente relacionado à qualidade da imagem.

É por isso que a Carestream se dedica a fornecer a maior quantidade possível de detalhes em raios X digitais com a menor dose possível para que os radiologistas disponham das informações necessárias para realizar um diagnóstico confiável. Nossas soluções de inteligência artificial desempenham um papel importante no cumprimento desse objetivo. Por exemplo, nossos recursos de inteligência em aquisição de imagens Eclipse geram imagens de excelente qualidade e confiança incomparável no diagnóstico com AI, algoritmos proprietários e recursos de processamento de imagens avançados.

Além disso, nosso software Bone Suppression utiliza inteligência artificial para suprimir a aparência de ossos a fim de otimizar a visualização dos tecidos moles, sem exigir que o paciente seja exposto além do necessário. A “remoção” do osso da imagem fornece ao médico uma visão mais nítida da área de interesse, ajudando a embasar sua avaliação da patologia.

Na aquisição de imagens médicas, é preciso haver um equilíbrio entre o objetivo de capturar a maior quantidade possível de informações em uma imagem e a necessidade de limitar doses de radiação excessivas. Nosso software Smart Noise Cancellation (SNC) habilitado por AI viabiliza o cumprimento do seguinte objetivo: permitir que nossos clientes na área da saúde reduzam a dose de radiação sem que haja perda na qualidade das imagens em comparação ao nosso processamento de imagens padrão.

Também estamos aplicando AI para aprimorar o processo de captura de imagens precisas e de qualidade. Podem ocorrer erros durante o processo de captura de imagens por uma série de motivos, incluindo o posicionamento incorreto do paciente e/ou do sistema. É por isso que a Carestream está aplicando AI para automatizar essas etapas no processo de aquisição de imagens.

Nosso fluxo de trabalho Smart DR, baseado em AI, permite uma captura mais precisa da anatomia, necessária para realizar diagnósticos adequados. Além de ajudar as equipes de radiologia a capturar as melhores (e mais quantificáveis) imagens possíveis, a automação também torna o processo mais eficiente. Dessa forma, os radiologistas e médicos têm em mãos as imagens de diagnóstico o mais rapidamente possível para que possam iniciar o tratamento de seus pacientes.

Capturar a imagem adequadamente na primeira tentativa também reduz a necessidade de repetições de raios X, o que limita a exposição injustificada à radiação. Como é possível observar, os softwares de AI da Carestream desempenham um papel importante no aprimoramento dos resultados clínicos ao gerar imagens de excelente qualidade com a menor dose possível; além disso, eles estão tornando o processo de captura de imagens mais preciso.

O papel da AI no aprimoramento da experiência humana

Os softwares de AI da Carestream também foram projetados para aprimorar a experiência dos pacientes ao assegurar mais espaço e tempo para as interações humanas.

O processo de captura de imagens é uma justaposição interessante de tecnologias de ponta, assim como nosso SNC habilitado por AI, e uma experiência humana bastante real e interativa. Se você já realizou um raio X, sabe que se trata de uma experiência humana intensa. Um técnico em radiologia provavelmente conduziu você a uma sala de aquisição de imagens, onde explicou o processo. Talvez ele até tenha posicionado você fisicamente no lugar certo.

Anteriormente, mencionei que a automação possibilitada pelo nosso fluxo de trabalho Smart DR, baseado em AI, permite que o técnico em radiologia realize exames em menos tempo. Permanecer um ou dois minutos a menos sobre uma mesa de aquisição de imagens dura e gelada talvez não seja algo relevante para um paciente que esteja com o braço quebrado. No entanto, permanecer um ou dois minutos a menos em uma posição desconfortável pode representar uma grande diferença para um paciente que tenha uma lesão dolorosa ou para alguém que tenha ansiedade ou esteja confuso em relação ao procedimento.

E não podemos nos esquecer do outro ser humano presente na equação da aquisição de imagens: o técnico em radiologia. Os recursos do fluxo de trabalho com AI asseguram aos técnicos a confiança de saber que eles estão capturando a melhor imagem possível que contribuirá com o atendimento ao paciente. Incorporar a inteligência artificial (automação) ao processo também permite que os técnicos em radiologia se concentrem em um dos aspectos mais importantes de seu trabalho: a interação com o paciente. Talvez eles consigam segurar a mão de um paciente idoso por um minuto a mais, por exemplo. Essa interação humana pequena, mas significativa, também pode aprimorar a experiência dos pacientes.

Acelerando a entrega de aplicações de AI em radiologia

O “porquê” de a Carestream aplicar AI à radiologia é ajudar a aprimorar os resultados clínicos e o atendimento aos pacientes. Agora vamos entender melhor o “como”. Em termos simples, aprendizado de máquina é uma ramificação da AI que se concentra na utilização de dados e algoritmos para imitar a forma como os seres humanos aprendem, aprimorando gradualmente a precisão do processo. Assim como ocorre com os seres humanos, quanto mais dados o algoritmo assimila, mais ele aprende. No mundo da aquisição de imagens médicas, os “dados” são as imagens de raios X. Para desenvolver as aplicações de AI mais inteligentes e confiáveis possíveis, treinamos nossos algoritmos de aprendizado de máquina utilizando milhares de imagens de diagnóstico anonimizadas, obtidas por meio da concordância de nossos clientes.

Como é se de imaginar, isso exige bastante tempo e capacidade de processamento. É por isso que estabelecemos uma parceria estratégica com a HPE GreenLake para utilizar seu serviço de nuvem empresarial para aprendizado de máquina (a plataforma MLOps).

A plataforma possibilita um fluxo de trabalho acelerado para pesquisa, incluindo testes de modelos de AI em dados clínicos, a obtenção mais rápida de feedback e a implementação de soluções melhores. Um bom exemplo: conseguimos reduzir consideravelmente o tempo necessário para executar testes de treinamento com nossa solução Smart Noise Cancellation habilitada por AI, passando de sessenta para dezesseis horas.

Qual é a relação entre a plataforma da HPE (o “como”) e nosso “porquê”? Ela acelera a entrega de soluções habilitadas por AI que podem ajudar nossos clientes da área da saúde a impactar o atendimento aos pacientes. Contando com a plataforma da HPE, nossos cientistas de aquisição de imagens poderão dedicar mais tempo à criação de soluções para nossos clientes dispendendo menos energia para desenvolver a “estrutura” necessária para a elaboração das soluções de AI.

No momento, nossa utilização da plataforma MLOps está em estágio inicial. À medida que expandirmos a utilização de técnicas de AI para suprir as necessidades clínicas e operacionais crescentes de nossos clientes, continuaremos contando com mais pesquisadores, engenheiros e médicos para criar essas soluções. Acreditamos que ainda há muito a ser explorado em relação a como a AI e o aprendizado de máquina podem ajudar a aprimorar os resultados e o atendimento aos pacientes – e esse é o “porquê” de maior relevância para a Carestream.

Dharmendu Damany é diretor de tecnologia na Carestream Health.