Ferramentas de visão por IA para diagnósticos de saúde

Quando médicos revisam raios-X após longos turnos ou analisam centenas de imagens médicas, descobertas importantes podem, ocasionalmente, passar despercebidas. É um problema comum quando se trata de diagnósticos na saúde.

Mesmo pequenos atrasos ou detalhes perdidos podem impactar o cuidado ao paciente. Para abordar tais preocupações, sistemas de inteligência artificial (AI) estão sendo usados para apoiar os clínicos.

Desde a detecção precoce de doenças em imagens médicas até a assistência em decisões diagnósticas, eles estão se tornando uma parte central de como as organizações de saúde operam. De fato, ferramentas de AI estão sendo integradas a uma variedade de tecnologias de saúde.

Isso inclui modelos de visão AI que analisam dados visuais, softwares de diagnóstico que auxiliam clínicos durante a revisão e sistemas de AI implantados clinicamente que operam em ambientes de saúde do mundo real. Embora cada tipo de ferramenta de AI sirva a um propósito diferente, todas compartilham o mesmo objetivo: permitir diagnósticos mais precisos, consistentes e confiáveis.

Neste artigo, analisaremos mais de perto algumas ferramentas de AI populares usadas para diagnósticos de saúde em ambientes clínicos. Vamos começar!

Link to this sectionUm olhar sobre a tecnologia de AI e diagnósticos na saúde#

A AI pode ser usada para apoiar diagnósticos na saúde em várias etapas. Ela pode trabalhar desde a primeira revisão de dados médicos até fornecer insights durante as decisões finais.

Tais capacidades tornam a AI uma ferramenta valiosa em sistemas de saúde com grande volume de dados. É por isso que muitos profissionais de saúde estão começando a usar ferramentas baseadas em AI para diversos casos de uso.

Por exemplo, algoritmos de visão AI podem analisar raios-X e tomografias computadorizadas para encontrar padrões em imagens médicas que um humano poderia perder durante a revisão manual. Uma solução de visão computacional pode marcar automaticamente áreas suspeitas e tornar o processo de diagnóstico mais rápido.

Ao fazer isso, ela aumenta a precisão diagnóstica sem desacelerar os fluxos de trabalho clínicos existentes e também libera mais tempo para que os profissionais se concentrem em outras atividades. De fato, a previsão é que o mercado global de visão computacional na saúde cresça $10,97 bilhões entre 2025 e 2030, destacando a crescente adoção dessas tecnologias.

Ferramentas de visão AI podem até ajudar na análise de tecidos humanos em escala microscópica. Modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo podem ser usados para tarefas de análise de dados microscópicos, como contar células em segundos. Isso significa que os profissionais médicos podem se concentrar no que mais importa: o paciente.

Além disso, alguns sistemas clínicos de AI avançados podem combinar dados de imagens médicas com dados de pacientes de registros eletrônicos de saúde (EHRs) e insights de ensaios clínicos. Ao processar todos esses dados juntos usando AI, 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.

Link to this sectionTipos de ferramentas de AI usadas por provedores de saúde#

Os diagnósticos na saúde podem ser realizados usando várias ferramentas de AI, cada uma com um papel específico. Algumas focam na análise de imagens médicas, enquanto outras apoiam fluxos de trabalho clínicos, tomada de decisão ou operações em nível de sistema dentro de ambientes de saúde.

Aqui estão alguns tipos principais de ferramentas de AI usadas para diagnósticos na saúde:

• Modelos de visão AI: São modelos fundamentais de AI 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 centrais de nível de imagem que alimentam aplicações diagnósticas baseadas em imagem.
• Software de AI para diagnóstico: Tais ferramentas baseiam-se em modelos fundamentais e são projetadas para apoiar a tomada de decisão clínica. Elas analisam e combinam dados de múltiplas fontes, como imagens médicas, registros eletrônicos de saúde (EHRs), resultados laboratoriais e notas clínicas, para identificar padrões, marcar potenciais anormalidades, priorizar casos e auxiliar os clínicos durante a revisão diagnóstica.
• Sistemas de AI implantados clinicamente: São soluções de AI totalmente integradas e regulamentadas, aprovadas para uso clínico no mundo real. Eles geralmente combinam múltiplos modelos de AI, regras clínicas, camadas de validação e mecanismos de monitoramento para operar com segurança dentro de casos de uso definidos. Dependendo da autorização regulatória, esses sistemas podem realizar tarefas diagnósticas autônomas ou semiautônomas, cumprindo requisitos rígidos de desempenho, segurança e privacidade de dados.

Link to this sectionFerramentas populares baseadas em AI para diagnósticos na saúde#

Agora que temos uma melhor compreensão de como diferentes ferramentas de AI podem apoiar fluxos de trabalho diagnósticos, vamos explorar algumas das principais ferramentas de AI que são usadas atualmente em diagnósticos na saúde.

Link to this sectionModelos Ultralytics YOLO#

Os modelos Ultralytics YOLO são uma família de modelos de visão computacional em tempo real projetados para realizar várias tarefas de visão AI em imagens e vídeos. Quando se trata de saúde, esses modelos podem ser usados como um bloco fundamental que ajuda sistemas de AI a analisar e entender 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 nativamente.

Para identificar tumores, lesões, fraturas ou outras anormalidades, eles podem ser ajustados (fine-tuned) ou treinados de forma personalizada em conjuntos de dados de imagens médicas rotulados que os ensinam quais objetos ou anomalias procurar dentro das imagens médicas.

Fig 1. Usando YOLO para analisar raios-X (Fonte)

Uma vez ajustados, modelos como o YOLO26 podem atuar como um assistente visual dentro dos fluxos de trabalho diagnósticos. Em particular, sua velocidade os torna úteis em ambientes clínicos movimentados, onde grandes volumes de dados de imagem devem ser revisados rapidamente.

Link to this sectionViz.ai#

Viz.ai é uma ferramenta de diagnóstico por AI que pode analisar imagens médicas. Ela é usada para analisar imagens médicas e identificar condições que requerem atenção clínica imediata, como derrame e condições vasculares.

Esta ferramenta de AI integra-se diretamente aos sistemas hospitalares, oferecendo uma alternativa aos processos de revisão manual de imagens. O Viz.ai permite que equipes de diagnóstico médico respondam mais rápido, onde o tempo de tratamento impacta diretamente os resultados do paciente.

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

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

Link to this sectionPathAI#

A patologia é uma parte crucial do estudo de amostras de tecido e da descoberta de sinais de doença. Ferramentas de AI como a PathAI usam algoritmos de AI para analisar lâminas de alta qualidade e detectar padrões sutis.

Os patologistas usam esta ferramenta ao revisar biópsias. Algumas de suas aplicações incluem a contagem de células e a detecção de margens de câncer nas lâminas. Isso torna o processo diagnóstico mais eficiente e ajuda os profissionais médicos a se sentirem mais confiantes em suas descobertas.

Link to this sectionAidoc#

Aidoc é uma ferramenta de AI projetada principalmente para radiologia e diagnósticos baseados em imagem, incluindo condições cardiovasculares e neurológicas. Em vez de analisar relatórios médicos escritos, o Aidoc foca em dados de imagens médicas para ajudar a trazer à tona as descobertas mais urgentes e clinicamente significativas.

A ferramenta funciona como um monitor de segurança contínuo em segundo plano para fluxos de trabalho de imagens médicas. Ela analisa automaticamente os exames e marca casos de alto risco para que possam ser priorizados para revisão imediata pelos clínicos. Isso ajuda a reduzir atrasos diagnósticos e apoia o cuidado consistente ao paciente em ambientes hospitalares movimentados.

O Aidoc integra-se perfeitamente aos sistemas hospitalares e listas de trabalho dos radiologistas, onde ajuda 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)

Link to this sectionTempus#

Tempus é uma ferramenta baseada em AI usada no tratamento do câncer para ajudar os médicos a tomar decisões de tratamento mais informadas. Ela analisa registros médicos juntamente com dados genéticos e moleculares dos pacientes.

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

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

Link to this sectionCleerly#

Cleerly é uma ferramenta de diagnóstico assistida por AI usada para analisar tomografias cardíacas, especificamente angiotomografia coronária. Ela ajuda os médicos a ver detalhes em imagens cardíacas que podem ser difíceis de identificar apenas pela revisão visual padrão.

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

Link to this sectionO papel em evolução da AI na saúde#

O progresso que a AI está fazendo na saúde também está atingindo outras áreas, além das imagens médicas. Embora a AI tenha se tornado especialmente impactante para analisar imagens médicas com mais eficiência e consistência, novas aplicações estão expandindo seu papel em todo o fluxo de trabalho diagnóstico mais amplo.

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

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

Fig 4. Prevendo a estrutura 3D de uma proteína usando AlphaFold (Fonte)

Link to this sectionPrincipais pontos#

A AI está redefinindo rapidamente os diagnósticos na saúde, melhorando a velocidade, precisão e eficiência em todos os fluxos de trabalho clínicos. De imagens médicas e patologia ao planejamento de tratamento personalizado, ferramentas de AI ajudam os clínicos a tomar decisões melhor informadas enquanto reduzem cargas de trabalho manuais. À medida que essas tecnologias continuam a evoluir, elas estão prontas para desempenhar um papel cada vez mais importante na entrega de um cuidado oportuno, orientado por dados e centrado no paciente.

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