Inteligência artificial na radiologia: aplicações e impactos na ressonância magnética e tomografia computadorizada

Resumen

Introdução: os avanços tecnológicos sempre estão atrelados à radiologia, a trajetória da inteligência artificial (IA) na radiologia reflete avanços significativos em computação, aprendizado de máquina e desenvolvimento de algoritmos de imagem médica. Como área fundamental da medicina, a radiologia tem se beneficiado da IA principalmente na interpretação de imagens e diagnósticos, permitindo otimização na detecção de doenças, maior precisão na segmentação anatômica e redução do tempo de análise. No entanto, a aplicação da IA enfrenta obstáculos, incluindo questões regulatórias e a necessidade de uma infraestrutura tecnológica adequada, especialmente em países em desenvolvimento como o Brasil. Métodos: trata-se de uma revisão narrativa da literatura para identificar os principais avanços e desafios na aplicação da IA em radiologia.Resultados: constamos que a IA tem sido eficaz em aprimorar a precisão diagnóstica e a eficiência operacional na radiologia. Entre os avanços, destacam-se algoritmos capazes de segmentar automaticamente estruturas anatômicas complexas e detectar lesões, como tumores e anomalias pulmonares, em suas fases iniciais. A automatização de tarefas repetitivas pelos radiologistas, possibilitada pela IA, contribuiu para uma otimização dos fluxos de trabalho, reduzindo o tempo de análise e aumentando a capacidade de atendimento. No entanto, a implementação plena da IA ainda enfrenta desafios, como a regulamentação insuficiente e a falta de infraestrutura avançada, limitando seu uso generalizado, especialmente no Brasil. Conclusão: A inteligência artificial tem o potencial de transformar a prática radiológica, promovendo diagnósticos mais rápidos e precisos e otimizando a eficiência dos processos clínicos. Para que a IA alcance seu potencial completo, são necessários investimentos em infraestrutura, políticas de regulamentação e capacitação profissional. As perspectivas futuras indicam que a IA poderá personalizar diagnósticos e expandir seu uso em hospitais públicos e privados, melhorando significativamente o cuidado aos pacientes e o acesso a diagnósticos de alta qualidade.