PACS: teletriagem e inteligência artificial tornam diagnósticos mais rápidos e precisos
A tecnologia pode não apenas facilitar o trabalho de especialistas, como também tornar o atendimento certeiro e possibilitar tratamentos mais rapidamente
Sistema de Arquivamento e Comunicação de Imagens (Picture Archiving and Communication System — PACS) dotado de Inteligência Artificial é visto como uma evolução no cuidado e promete trazer ganhos para a prática da medicina diagnóstica. Segundo especialistas, além de diminuir o tempo de atendimento, a IA também pode ser utilizada na triagem de informações.
Na opinião de Renato Sabbatini, biomédico com mais de 40 anos de experiência no setor e atualmente professor da Escola Bahiana de Medicina e Saúde Pública, esse cenário é um caminho bastante promissor em se tratando de urgências, telerradiologia, e outros.
A maioria dos exames vistos no PACS, segundo Sabbatini, não apresenta nenhum anormalidades.
"Com Aprendizado de Máquina (machine learning), a IA pode ser treinada com milhares de imagens normais e anormais de centenas de lesões possíveis em órgãos e sistemas, de modo a fazer, em menos de um segundo por imagem, essa triagem inicial com altíssimo grau de confiabilidade", explica.
Dessa forma, o trabalho do profissional humano ficaria mais focado em assinar laudos e em cuidar do que efetivamente é uma anormalidade. Para Leonardo Vedolin, diretor médico da Dasa, o auxílio à triagem é campo fértil para a Inteligência Artificial.
"O radiologista segue inúmeros processos para interpretar uma imagem, que vai desde o carregamento, escolha da sequência, análise. Tudo leva tempo e o processo em si é composto por atividades repetitivas", diz.
Nesse sentido, a IA traz rapidez e assertividade e é por isso que o especialista acredita que a adoção à ferramenta crescerá exponencialmente.
Benefícios para o atendimento
Vedolin aponta duas grandes vantagens na combinação IA e triagem: eficiência, resultante em rapidez e, em consequência, menor custo; e qualidade.
"Atrelada a uma estratégia de machine learning, a IA pode trazer, de forma rápida e produtiva, a separação em categorias", aponta Vedolin.
Nesse sentido, quadros que podem evoluir rapidamente para algo mais grave, como isquemia, hemorragia cerebral, entre outros, podem ser atendidos com prioridade.
"De fato, o sistema garante mais assertividade, menos erros humanos e auxílio direto na decisão clínica e de diagnóstico".
Na visão de Sabbatini, a IA alavanca diagnósticos mais corretos e seguros, especialmente no caso deles serem muito ambíguos, incertos, ou difíceis.
"Ela também terá de ser capaz de auxiliar a interpretação das imagens muito mais complexas do que na triagem, o que acredito também que será tecnicamente possível e útil", complementa Sabbatini.
Cuidado com a infraestrutura
Sabatini ressalta que, para poder usufruir da IA no diagnóstico, ela deve ser integrada com o PACS, utilizando padrões de interoperabilidade funcional, operacional e semântica.
"Felizmente, esses padrões internacionais existem, como HL7 e DICOM. No momento, geralmente a interface com o apoio à decisão tem de fazer parte do PACS/RIS do fornecedor. Em futuro próximo, a partir de novos padrões como o CDS Hooks, sistemas de apoio à decisão para PACS poderão ser externos ao mesmo, e acionados na nuvem via APIs", comenta.
Para Vedolin, aderência à legislação vigente, capacidade em termos de armazenamento de arquivos, além de segurança de dados são alguns dos itens essenciais para estabelecimentos de Saúde que querem investir na tecnologia. Qualidade na transmissão de dados também é ponto crítico.
"Não adianta ter um sistema legal, ético, com servidores poderosos e com um link lento, não ter redundância, não ter um sistema de contingência", aponta o especialista, complementando que, dessa forma, as informações não rodam e quem deveria se beneficiar com o sistema acaba não sendo atendido
