Ferramentas de Vision AI para diagnóstico na área da saúde

Quando os médicos analisam radiografias após longos turnos ou examinam centenas de imagens médicas, algumas descobertas importantes podem passar despercebidas. Esse é um problema comum em diagnósticos na área da saúde.

Até mesmo pequenos atrasos ou detalhes não identificados podem afetar o atendimento ao paciente. Para lidar com essas preocupações, sistemas de inteligência artificial (AI) estão sendo usados para apoiar profissionais clínicos.

Desde a detecção precoce de doenças em imagens médicas até o auxílio em decisões diagnósticas, elas estão se tornando parte essencial da forma como as organizações de saúde operam. Na verdade, as ferramentas de IA estão sendo integradas a diversas tecnologias de saúde.

Isso inclui modelos de IA de visão que analisam dados visuais, softwares de diagnóstico que auxiliam profissionais clínicos durante a análise e sistemas de IA implementados clinicamente que operam em ambientes de saúde reais. Embora cada tipo de ferramenta de IA tenha uma finalidade diferente, todas compartilham o mesmo objetivo: possibilitar diagnósticos mais precisos, consistentes e confiáveis.

Neste artigo, vamos analisar mais de perto algumas ferramentas populares de IA usadas para diagnósticos na área da saúde em ambientes clínicos. Vamos começar!

Uma análise da tecnologia de IA e dos diagnósticos na área da saúde#

A IA pode ser usada para apoiar diagnósticos na área da saúde em várias etapas. Ela pode atuar desde a primeira análise dos dados médicos até o fornecimento de insights durante as decisões finais.

Esses recursos tornam a IA uma ferramenta valiosa em sistemas de saúde que lidam com grandes volumes de dados. Por isso, muitos profissionais de saúde estão começando a usar ferramentas baseadas em IA para diversos casos de uso.

Por exemplo, algoritmos de IA de visão podem analisar radiografias e tomografias computadorizadas para encontrar padrões em imagens médicas que um ser humano talvez não identificasse durante uma análise manual. Uma solução de visão computacional pode sinalizar automaticamente áreas suspeitas e tornar o processo de diagnóstico mais rápido.

Com isso, ela aumenta a precisão do diagnóstico sem desacelerar os fluxos de trabalho clínicos existentes e também libera mais tempo para que os profissionais se concentrem em outras tarefas. Na verdade, a previsão é de que o mercado global de visão computacional na área da saúde cresça $10,97 bilhões entre 2025 e 2030, destacando a adoção crescente dessas tecnologias.

As ferramentas de IA de visão podem até ajudar a analisar tecidos humanos em escala microscópica. Modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo podem ser usados em tarefas de análise de dados microscópicos, como contar células em segundos. Isso significa que os profissionais de saúde podem se concentrar no que mais importa: o paciente.

Além disso, alguns sistemas clínicos de IA avançados podem combinar dados de imagens médicas com dados de pacientes provenientes de prontuários eletrônicos (EHRs) e insights de ensaios clínicos. Ao processar todos esses dados em conjunto usando IA, os médicos podem criar um plano de tratamento personalizado para cada paciente. Isso é especialmente útil para condições complexas, como câncer de mama ou doenças cardiovasculares.

Tipos de ferramentas de IA usadas por profissionais de saúde#

Os diagnósticos na área da saúde podem ser realizados usando várias ferramentas de IA, cada uma com uma função específica. Algumas se concentram na análise de imagens médicas, enquanto outras apoiam fluxos de trabalho clínicos, a tomada de decisões ou operações no nível do sistema em ambientes de saúde.

Veja alguns dos principais tipos de ferramentas de IA usadas para diagnósticos na área da saúde:

• Modelos de IA de visão: são modelos fundamentais de IA focados em tarefas de compreensão visual, como detecção, localização, segmentação e contagem de objetos em imagens médicas e lâminas de patologia. Eles não tomam decisões clínicas por conta própria, mas fornecem os insights essenciais no nível da imagem que alimentam aplicações de diagnóstico baseadas em imagens.
• Softwares de diagnóstico com IA: essas ferramentas se baseiam em modelos fundamentais e foram desenvolvidas para apoiar a tomada de decisões clínicas. Elas analisam e combinam dados de várias fontes, como imagens médicas, prontuários eletrônicos (EHRs), resultados laboratoriais e notas clínicas, para identificar padrões, sinalizar possíveis anomalias, priorizar casos e auxiliar profissionais clínicos durante a análise diagnóstica.
• Sistemas de IA implementados clinicamente: são soluções de IA totalmente integradas e regulamentadas, aprovadas para uso clínico no mundo real. Normalmente, combinam vários modelos de IA, regras clínicas, camadas de validação e mecanismos de monitoramento para operar com segurança em casos de uso definidos. Dependendo da autorização regulatória, esses sistemas podem realizar tarefas diagnósticas autônomas ou semiautônomas, atendendo a requisitos rigorosos de desempenho, segurança e privacidade de dados.

Ferramentas populares baseadas em IA para diagnósticos na área da saúde#

Agora que entendemos melhor como diferentes ferramentas de IA podem apoiar os fluxos de trabalho de diagnóstico, vamos explorar algumas das principais ferramentas de IA usadas atualmente em diagnósticos na área da saúde.

1. Modelos Ultralytics YOLO#

Os modelos Ultralytics YOLO são uma família de modelos de visão computacional em tempo real desenvolvidos para executar diversas tarefas de IA de visão em imagens e vídeos. Na área da saúde, esses modelos podem ser usados como um bloco de construção fundamental que ajuda os sistemas de IA a analisar e compreender imagens médicas.

A família de modelos Ultralytics YOLO inclui Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11 e a versão mais recente, Ultralytics YOLO26. Esses modelos não detectam anomalias médicas de forma nativa.

Para identificar tumores, lesões, fraturas ou outras anomalias, eles podem ser ajustados ou treinados de forma personalizada com conjuntos de dados rotulados de imagens médicas que os ensinam quais objetos ou anomalias procurar nas imagens médicas.

Fig. 1. Usando YOLO para analisar radiografias (Fonte)

Depois de ajustados, modelos como o Ultralytics YOLO26 podem atuar como um assistente visual nos fluxos de trabalho de diagnóstico. Em particular, sua velocidade os torna úteis em ambientes clínicos movimentados, onde grandes volumes de dados de imagens precisam ser analisados rapidamente.

2. Viz.ai#

O Viz.ai é uma ferramenta de diagnóstico com IA que pode analisar imagens médicas. Ele é usado para analisar imagens médicas e identificar condições que exigem atenção clínica imediata, como acidente vascular cerebral e condições vasculares.

Essa ferramenta de IA integra-se diretamente aos sistemas hospitalares, oferecendo uma alternativa aos processos manuais de análise de imagens. O Viz.ai permite que as equipes de diagnóstico médico respondam mais rapidamente, em situações nas quais o momento do tratamento afeta diretamente os resultados dos pacientes.

Uma de suas principais aplicações é a detecção automática de oclusões de grandes vasos (LVOs) em exames. O sistema de IA também é usado para enviar alertas instantâneos à equipe cirúrgica por meio de dispositivos móveis, a fim de apoiar uma intervenção rápida.

Fig. 2. Como o Viz.ai pode ser usado (Fonte)

3. PathAI#

A patologia é uma parte crucial do estudo de amostras de tecido e da identificação de sinais de doenças. Ferramentas de IA como o PathAI usam algoritmos de IA para analisar lâminas de alta qualidade e detectar padrões sutis.

Os patologistas usam essa ferramenta ao analisar biópsias. Algumas de suas aplicações incluem contar células e identificar margens cancerígenas nas lâminas. Isso torna o processo de diagnóstico mais eficiente e ajuda os profissionais de saúde a se sentirem mais confiantes em relação às suas descobertas.

4. Aidoc#

O Aidoc é uma ferramenta de IA desenvolvida principalmente para radiologia e diagnósticos baseados em imagens, incluindo condições cardiovasculares e neurológicas. Em vez de analisar relatórios médicos escritos, o Aidoc concentra-se em dados de imagens médicas para destacar as descobertas mais urgentes e clinicamente significativas.

A ferramenta funciona como um monitor contínuo de segurança em segundo plano para os fluxos de trabalho de imagens médicas. Ela analisa automaticamente os exames e sinaliza casos de alto risco para que possam ser priorizados para análise imediata pelos profissionais clínicos. Isso ajuda a reduzir atrasos no diagnóstico e apoia um atendimento consistente aos pacientes em ambientes hospitalares movimentados.

O Aidoc integra-se perfeitamente aos sistemas hospitalares e às listas de trabalho dos radiologistas, ajudando a identificar condições urgentes, como embolias pulmonares e hemorragias intracranianas. Ao priorizar casos de emergência, o Aidoc apoia uma resposta clínica mais rápida sem interromper os fluxos de trabalho existentes.

Fig. 3. Hemorragias intracranianas detectadas pelo Aidoc. (Fonte)

5. Tempus#

O Tempus é uma ferramenta baseada em IA usada no tratamento do câncer para ajudar os médicos a tomar decisões de tratamento mais bem fundamentadas. Ele analisa prontuários médicos junto com dados genéticos e moleculares dos pacientes.

A plataforma reúne informações como históricos dos pacientes, resultados de exames e dados genômicos para fornecer insights clínicos úteis. Ao analisar essas informações em conjunto, o Tempus ajuda os médicos a compreender melhor a doença e a considerar quais tratamentos podem ser mais adequados para um paciente específico.

O Tempus é usado principalmente por oncologistas para apoiar a seleção de tratamentos. Ele funciona comparando o perfil genético de um paciente com padrões encontrados em grandes conjuntos de dados clínicos e moleculares, ajudando a orientar um tratamento personalizado do câncer.

6. Cleerly#

O Cleerly é uma ferramenta de diagnóstico assistida por IA usada para analisar tomografias computadorizadas cardíacas, especificamente angiografias coronárias por tomografia computadorizada. Ele ajuda os médicos a visualizar detalhes em imagens do coração que podem ser difíceis de identificar apenas por meio de uma análise visual convencional.

A ferramenta analisa tomografias computadorizadas para avaliar o acúmulo de placas e o estreitamento das artérias coronárias, que são indicadores importantes de doenças cardíacas. Usando essa análise, o Cleerly gera um relatório detalhado que ajuda a mostrar o risco de doença arterial coronariana de um paciente.

O papel em evolução da IA na área da saúde#

O progresso da IA na área da saúde também está alcançando outras áreas além das imagens médicas. Embora a IA tenha se tornado especialmente impactante para analisar imagens médicas com mais eficiência e consistência, novas aplicações estão ampliando seu papel em todo o fluxo de trabalho de diagnóstico.

Hoje, os sistemas de IA podem apoiar a análise automatizada, a priorização de casos e o suporte à decisão clínica, ajudando os profissionais clínicos a tomar decisões mais rápidas e bem fundamentadas, mantendo as imagens médicas no centro do atendimento diagnóstico. Um exemplo conhecido desse progresso mais amplo na IA médica é o AlphaFold, desenvolvido pelo Google DeepMind.

Embora o AlphaFold não seja usado diretamente em diagnósticos clínicos, ele demonstra como a IA pode analisar dados biomédicos complexos para prever com precisão a estrutura tridimensional das proteínas, uma conquista que acelerou significativamente a pesquisa biológica e a descoberta de medicamentos. Esses avanços ajudam a estabelecer as bases científicas para novos testes diagnósticos e terapias direcionadas.

Fig. 4. Previsão da estrutura 3D de uma proteína usando AlphaFold (Fonte)

Principais conclusões#

A IA está redefinindo rapidamente os diagnósticos na área da saúde ao melhorar a velocidade, a precisão e a eficiência em todos os fluxos de trabalho clínicos. Das imagens médicas e da patologia ao planejamento personalizado de tratamentos, as ferramentas de IA ajudam os profissionais clínicos a tomar decisões mais bem fundamentadas e reduzem a carga de trabalho manual. À medida que essas tecnologias continuam evoluindo, elas devem desempenhar um papel cada vez mais importante na oferta de um atendimento oportuno, orientado por dados e centrado no paciente.

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