laboratórios conseguem diagnóstico mais rápido

O avanço no uso de inteligência artificial em laboratórios de diagnósticos nos últimos anos tem mostrado aumento na velocidade dos exames e dos resultados e deve elevar a personalização da medicina no futuro, segundo empresas do setor.

Um dos principais casos é o da ressonância magnética, que já consegue, com a ajuda de algoritmos, cortar o tempo de captura das imagens, elevando a produtividade dos laboratórios.

“Eu consigo fazer o dobro de exames no mesmo equipamento e promover uma melhor experiência para o cliente, porque as imagens são adquiridas de uma forma mais rápida. O software consegue melhorar essa aquisição e ir aprendendo ao longo do tempo”, diz Jeane Tsutsui, presidente do Grupo Fleury, que iniciou o projeto da ressonância magnética em 2022.

De acordo com a Dasa -dona de marcas como Alta, Delboni, Salomão Zoppi e Lavoisier- no caso da ressonância, mais de 50% das máquinas do grupo já possuem o algoritmo.

Victor Gadelha, superintendente de Pesquisa, Ensino e Inovação da companhia, afirma que a aceleração do exame deu conforto aos pacientes que sentem claustrofobia durante a ressonância, pois reduziu o tempo em que eles precisam ficar parados dentro do equipamento fechado.

Outro exemplo que tem gerado resultados concretos é o reconhecimento de padrão de imagens de tomografia.

Segundo as empresas, a tecnologia é capaz de identificar os possíveis casos de maior gravidade já no momento em que as imagens são adquiridas.

Com isso, as situações mais delicadas não precisam ficar esperando na fila para o médico fazer o laudo.

Quando aparecem riscos de casos mais extremos, como uma hemorragia intracraniana ou um tromboembolismo pulmonar, a inteligência artificial gera um alerta imediato para os médicos responsáveis pelo laudo.

De acordo com a presidente do Fleury, não é a inteligência artificial quem determina o diagnóstico, mas ela consegue reconhecer um padrão de imagem para indicar a possibilidade e dar agilidade ao processo.

“O médico puxa aquela imagem da fila e prioriza. Em 2024, em mais de 30 mil casos avaliados, já tivemos 1.800 casos de gravidade identificados, em que o médico rapidamente confirmou que era um caso grave e ligou para o colega, dando o encaminhamento”, diz Tsutsui.

Os dados da Dasa apontam que seus algoritmos de IA avaliam entre 6.000 e 10.000 laudos de exames feitos diariamente nas marcas da rede, em busca de 43 doenças diferentes.

Segundo Gadelha, quando o exame de um paciente indica um achado relevante identificado, seu médico é alertado por um núcleo de especialistas, mesmo que o paciente ainda não tenha retirado o resultado de seu exame no laboratório, celeridade que contribui para o sucesso dos casos oncológicos.

No câncer de mama, desde a implantação, o executivo afirma que o tempo médio para o início do tratamento caiu de 17 para sete dias, e a taxa de retorno dos pacientes ao médico na próxima etapa do cuidado subiu de 58% para 75%.

Já existem hoje muitas aplicações de IA para diferentes áreas, segundo Gadelha. Parte delas tem sido desenvolvida com empresas parceiras. Um dos exemplos, realizado com a Entelai, uma startup argentina de soluções para diagnósticos, abrange algoritmo que auxilia na identificação de doenças neurodegenerativas, como esclerose múltipla e Alzheimer.

Segundo a Dasa, desde 2017, a integração de equipes de médicos, cientistas de dados e engenheiros de software testou dezenas de soluções de empresas nacionais e internacionais, desenvolvendo internamente mais de 30 modelos de IA, incorporados na rotina da rede.

Na prática, a inteligência também tem entrado em funções da gestão, como a otimização do atendimento móvel, que é o serviço prestado na casa do cliente para coletar exames de sangue.

Segundo a presidente do Fleury, a tecnologia ajudou no cruzamento das rotas com os horários dos clientes, o que abriu espaço para elevar em 17% a oferta de agendas, além de uma redução na pegada de carbono pela economia nos trajetos.

Tsutsui pondera que é preciso haver critérios para priorizar a alocação de recurso a ser investido. Segundo ela, os pilares que dão referência para as decisões são a eficiência, a experiência do cliente e o benefício médico.

Para o futuro, a ideia é que, cada vez mais, o cruzamento de dados de diferentes diagnósticos por meio da tecnologia ajude a identificar riscos específicos de cada paciente, permitindo maior personalização dos tratamentos.

Na avaliação de José Márcio Gomes, presidente da ABIIS (Aliança Brasileira da Indústria Inovadora em Saúde), a velocidade do avanço também depende de questões regulatórias, que abrangem temas ligados à segurança dos pacientes e da informação.

*JOANA CUNHA, FOLHAPRESS