O IMPACTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA RADIOLOGIA: AVANÇOS NA EFICIÊNCIA DIAGNÓSTICA E PERSONALIZAÇÃO DO TRATAMENTO

Resumo

Introdução:  A Sociedade Europeia de Radiologia (ESR) define Inteligência Artificial (IA) como ferramentas e programas que emulam funções cognitivas humanas. A interseção entre tecnologia e saúde tem promovido avanços importantes, principalmente através da inteligência artificial (IA) na radiologia. O estudo explora como a IA pode otimizar diagnósticos médicos, destacando sua precisão na análise de imagens, em um cenário de aumento de exames e carga de trabalho dos radiologistas. A revisão sistemática avalia o impacto da IA no padrão DICOM, visando melhorar a detecção de lesões e a eficiência clínica. O artigo também discute a evolução da profissão de Técnico de Radiologia, enfatizando a IA como suporte, não substituição, dos profissionais de saúde. Objetivo: O objetivo do presente artigo, constitui-se em uma revisão sistemática de estudos realizados, a fim de compreender as aplicações da inteligência artificial (IA) na radiologia. Garantindo a análise de possíveis impactos e contribuições, viabilizando a integração da ferramenta como aliada aos diversos campos da saúde. Metodologia: revisão integrativa com busca sistemática nas bases de dados PubMed, Biblioteca Virtual em Saúde (BVS-Bireme) e Scientific Electronic Library Online (SciELO-Brasil), utilizando descritores como “Artificial Intelligence in medicine”, “IA e a imaginologia” e “Radiologia”. Foram incluídos artigos originais em inglês e português, abrangendo relatos de casos, estudos descritivos, ensaios clínicos e artigos de revisão, publicados entre 2019 e 2024. Este intervalo temporal foi selecionado para assegurar a inclusão de pesquisas recentes e atualizadas. Foram excluídos artigos de revisão com mais de cinco anos de publicação, aqueles com metodologias inadequadas ao objetivo do estudo e artigos em línguas não especificadas nos critérios de inclusão.  Resultados: Os resultados do artigo destacam a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na radiologia, evidenciando sua contribuição na precisão diagnóstica, otimização de fluxos de trabalho e personalização de tratamentos. A pesquisa aborda a validação científica dos produtos de IA, desafios éticos e regulatórios, além de questões operacionais, como a automação de tarefas repetitivas e a detecção precoce de achados críticos. Embora a IA tenha mostrado avanços significativos em áreas como oncologia e radiologia pediátrica, a necessidade de bases de dados mais robustas e a superação de limitações técnicas permanecem desafios para a implementação clínica ampla. Discussão: Na radiologia, a IA tem revolucionado o diagnóstico e tratamento de doenças, destacando-se pela capacidade de processar e analisar grandes volumes de dados para interpretar imagens médicas. Ela é especialmente eficaz na detecção precoce de doenças, identificando padrões em imagens com alta precisão e permitindo diagnósticos mais precoces e tratamentos mais eficazes. Além disso, a IA reduz o tempo de leitura e interpretação de exames ao automatizar tarefas repetitivas, otimizando o fluxo de trabalho dos radiologistas. Outro avanço significativo é a personalização do tratamento, com algoritmos que analisam dados clínicos e genéticos para selecionar terapias mais eficazes. Contudo, a integração da IA enfrenta desafios éticos, como a proteção de dados e a aceitação por parte dos radiologistas. A colaboração entre profissionais de saúde, pesquisadores e formuladores de políticas é crucial para garantir a implementação segura e eficaz da IA na radiologia.Conclusão: A Inteligência Artificial tem revolucionado a radiologia, proporcionando diagnósticos mais rápidos e precisos, especialmente em estágios iniciais de doenças. Além de otimizar o fluxo de trabalho dos radiologistas ao automatizar tarefas repetitivas, a IA auxilia na personalização de tratamentos, analisando dados clínicos e imagens de pacientes. Isso resulta em maior eficácia dos cuidados e na redução de custos associados a intervenções ineficazes. Com a evolução contínua, a IA se torna uma ferramenta essencial para melhorar os resultados clínicos e a eficiência nos processos diagnósticos.