Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and
Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and

A técnica de imagem médica não é nova, e os médicos utilizam-nas para diagnosticar várias doenças do coração, do cérebro e de outras partes do corpo. Contudo, a Inteligência Artificial e a aprendizagem da máquina são técnicas de imagiologia médica mais avançadas. Estas ferramentas permitem o campo médico com automatização e aumentam a análise precisa da produtividade para um melhor tratamento.
Os médicos podem diagnosticar os pacientes através de melhorias no processo de imagiologia médica. Graças à Inteligência Artificial e às tecnologias de aprendizagem de máquinas, os médicos podem prever doenças e fornecer tratamento em fases mais precoces do que podiam antes.

Compreender a Análise de Imagens Médicas

Os profissionais médicos utilizam processos e métodos de imagem médica para criar uma imagem dos órgãos internos e de outras partes do corpo que não podem analisar a olho nu. Estes profissionais podem fornecer tratamentos adicionais e diagnosticar o corpo humano em profundidade. Os médicos confiam geralmente no processo de imagiologia médica para o tratamento e acompanhamento das doenças diagnosticadas.
A imagiologia médica envolve numerosas técnicas radiológicas. Aqui estão alguns exemplos destas técnicas que poderá conhecer:
– Tomografia por emissão de PET ou pósitrons
– Tomografia Computadorizada ou Tomografia Computadorizada
– MRI ou Ressonância Magnética
– Radiografia de Raios X

Como a IA pode beneficiar a análise de imagem médica

Os radiologistas podem tomar melhores decisões e aumentar a sua produtividade no tratamento de pacientes através da Inteligência Artificial e da análise de imagem médica baseada na aprendizagem de máquinas. Podem encontrar e melhorar rapidamente as condições dos pacientes.
Agora que a indústria compreende a importância da tecnologia para o processo de imagem médica, numerosos vendedores e peritos tecnológicos estão a trabalhar para fornecer à indústria médica melhores ferramentas e aplicações.
Isto permite-nos melhorar a qualidade da informação disponível para os radiologistas quando efectuam análises, o que permite uma melhor precisão. A utilização crescente das tecnologias AI e ML no campo da medicina está a melhorar a recolha de dados e os relatórios resultantes. Os radiologistas podem aceder ao historial do paciente e rever o seu tratamento anterior para conduzir um diagnóstico preciso. Mesmo que as condições médicas sejam complexas, a colaboração de um radiologista profissional com estas tecnologias está a resolver os principais desafios da história.
Os algoritmos de aprendizagem profunda podem aprender e executar várias tarefas críticas para ajudar os especialistas na tomada de decisões e na identificação precoce das doenças. Podem aceder a dados novos e anteriores para proporcionar tratamentos com o máximo de benefícios. Isto explica porque é que as tecnologias AI e ML estão a tomar a indústria da saúde por tempestade. Aqui estão alguns dos benefícios que a IA e o ML proporcionam para a análise da imagem médica:
– Com a ajuda de uma melhor análise de imagem médica baseada em IA e ML, os peritos médicos podem melhorar o seu processo clínico e a produtividade do fluxo de trabalho.
– Estas tecnologias reduzirão o risco de análises erradas e atrasos, aumentando a elaboração de relatórios, interpretação, e leitura dos resultados.
– As equipas médicas equipadas com AI e análise de imagem médica baseada em ML podem tomar decisões informadas e rápidas, diagnosticar facilmente as condições, e racionalizar o fluxo de trabalho: Isto acaba por melhorar a satisfação e a experiência do paciente
– A IA e o ML permitirão aos investigadores analisar os dados e encontrar melhores tratamentos para novas doenças. Para além disso, as tecnologias de aprendizagem de máquinas profundas podem gerar novos dados a partir de dados de formação, automatizando o processo de aprendizagem

Porque precisa de IA e ML na Imagiologia Médica

A indústria médica está a evoluir de métodos tradicionais como a TC (Tomografia Computadorizada), o raio-X, e a RM (Ressonância Magnética) e a avançar com capacidades computacionais. Estas possibilidades estão a melhorar a precisão e a rapidez no processamento da imagem. Abaixo, encontrará algumas razões pelas quais precisamos de IA e ML para a imagiologia médica:

1. Aumentar a Produtividade

A IA e a aprendizagem de máquinas têm um algoritmo melhor para tarefas e actividades computacionais. Estas tecnologias analisam os dados e fornecem as imagens médicas em tempo real.

2. Diagnóstico exacto

Com a aprendizagem de máquinas, podemos desenvolver um modelo que diagnostica eficazmente doenças tais como tumores ou cancro. A aprendizagem de máquinas e as tecnologias de IA funcionam utilizando um algoritmo, o que reduz as hipóteses de erro. A Inteligência Artificial pode identificar as células cancerosas a partir de imagens médicas de numerosas lâminas. A taxa de precisão de um sistema de imagem de IA é de 99%, enquanto que um profissional médico tem 38% de precisão.

3. Sistema Automatizado

Os profissionais da indústria médica podem automatizar o fluxo de trabalho da radiologia e outras tarefas computacionais para encontrar doenças.

4. Análise dos Dados Quantitativos

Os profissionais não podem analisar os dados instantaneamente. Eles precisam de um sistema que possa gerar e analisar os dados quantitativos para que possam visualizar os dados. No entanto, o sistema de IA tem capacidades para além das humanas. Fazem análises instantâneas para detectar a razão e possíveis tratamentos através da análise do historial médico anterior e outros dados.

5. Enorme recolha de dados

A IA e o ML podem gerar, recolher, e aceder a grandes quantidades de dados e fornecer os resultados da condição do paciente em tempo real. Os resultados são eficientes e precisos em comparação com os resultados obtidos por um médico.

Futuro da análise de imagem ArtificialIntelligenceIn

Os profissionais e especialistas na área da medicina compreendem a importância da IA e do ML na imagiologia médica. A melhor parte desta tecnologia é que os peritos e investigadores tecnológicos ainda estão a avançar com a tecnologia. Eles estão a aperfeiçoar as ferramentas para melhorar as possibilidades de análise de imagem.
Ainda hoje, a Inteligência Artificial permite aos profissionais e especialistas automatizar e gerar análises médicas sem perda de tempo. No futuro, podemos encontrar soluções para problemas críticos e limitações nas tecnologias e melhorar a qualidade dos processos de imagem. Especialistas estão a trabalhar para reduzir a radiação e o tempo de scan para proteger pacientes e profissionais que trabalham em radiações elevadas.
A aprendizagem de máquinas e a inteligência artificial ajudam na patologia e na imagiologia radiológica. Também aumentam a eficiência nas práticas clínicas, proporcionando abordagens extensivas e desafiantes na indústria médica.

Conclusão

A Inteligência Artificial e as tecnologias de Aprendizagem de Máquinas podem aumentar a produtividade, a análise quantitativa e a precisão no fluxo de trabalho do radiologista. Os radiologistas podem dar prioridade e automatizar os seus dados e tarefas para acesso em tempo real. Estas tecnologias podem melhorar a qualidade dos dados e fornecer ferramentas e aplicações automáticas. Além disso, a melhoria da análise de imagem médica baseada em IA e ML fornecerá aos médicos especialistas informações precisas para diagnosticar o paciente e assegurar que recebem o tratamento adequado.

línguas

Weekly newsletter

No spam. Just the latest releases and tips, interesting articles, and exclusive interviews in your inbox every week.