A próxima geração de diagnósticos por imagem

Conforme mencionamos em nosso primeiro artigo, assim como ocorreu no passado, a descoberta de novas tecnologias na área de engenharia está novamente abrindo caminho para avanços sem precedentes na medicina. Dentre muitas delas, queremos falar hoje sobre a Visão Computacional, um campo particular construído a partir da Inteligência Artificial.

Nos últimos anos, com o advento de computadores com maior processamento, o diagnóstico por imagem se tornou uma ferramenta poderosíssima para a medicina. O mercado cresceu abruptamente por todos os lados. Pacientes demandam e se sentem mais seguros com os diagnósticos por imagem. O número de médicos especializados na área também cresceu.  E as grandes empresas de tecnologia da área de saúde desenvolveram e evoluíram equipamentos em uma velocidade sem precedentes. O mercado está hoje saturado de ofertas e soluções e serviços de diagnóstico por imagens trazidas por grandes empresas de tecnologia. Embora a evolução seja muito positiva, ainda sofremos de desafios estruturais.

O primeiro desafio estrutural é o custo dos exames para os pacientes. Embora a escala tenha viabilizado preços mais acessíveis, as soluções atuais ainda são amplamente baseadas em computação linear. Isto encarece a contínua evolução das soluções, demandando cada vez mais processamento computacional e armazenagem de dados dos equipamentos. Os equipamentos   continuam caros e impondo preços muito altos de serviços aos pacientes para que a conta feche. Apenas famílias de alta renda terminam acessando tais padrões. Alterações no core da engenharia utilizada são essenciais para termos preços mais acessíveis. Isto encarece demais as melhores soluções de imagem, pois o hardware demandado precisa ser cada vez mais potente.

Outro desafio é que as soluções atuais são muito desconfortáveis para o paciente. Pelos métodos atuais, para a geração de imagens de alta definição os pacientes precisam ser expostos a altos níveis de radiação. Além dos riscos relacionados a tais exposições, o tempo de exame também termina sendo mais longo e desconfortável. Sem falar que um maior tempo de exame e diagnósticos impacta diretamente nos custos do exame.

Mas grandes avanços já estão na esteira de aperfeiçoamento. O emprego da visão computacional deverá diminuir significativamente os desafios. Algoritmos de inteligência artificial já tem sido capazes de gerar Tomografias Computadorizadas e Ressonâncias Magnéticas de alta resolução com muito menos dados do que aqueles necessários pelos métodos atuais. Isso significa que o paciente será exposto a níveis menores de exposição, necessária para gerar imagens de alta resolução. Com isso deve diminuir também o tempo necessário para os exames e os respectivos custos associados aos mesmos. A aplicação de inteligência artificial levará ainda a uma maior escalabilidade das capacidade de processamento de imagem e a uma menor demanda por armazenamento. Os custos para o paciente dever cair substancialmente e os inconvenientes também.

Por fim, o emprego de visão computacional na área de diagnósticos é mais um exemplo de como nossa capacidade de lidar com a saúde deve mudar. Day One.

 

Quer ver algum tema ser discutido por aqui? Manda uma sugestão pra gente no day-one@brichealth.com .

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