Ferramentas de IA de visão para diagnóstico médico

Quando médicos analisam radiografias após longos turnos ou examinam centenas de imagens médicas, alguns achados importantes podem passar despercebidos. Esse é um problema comum no diagnóstico em saúde.

Até mesmo pequenos atrasos ou detalhes despercebidos podem afetar o atendimento ao paciente. Para lidar com essas preocupações, sistemas de inteligência artificial (IA) estão sendo usados para apoiar profissionais da saúde.

Da detecção precoce de doenças em exames de imagem ao apoio em decisões diagnósticas, essas ferramentas estão se tornando parte essencial das operações das organizações de saúde. De fato, ferramentas de IA estão sendo integradas a diversas tecnologias de saúde.

Isso inclui modelos de IA visual que analisam dados visuais, softwares de diagnóstico que auxiliam profissionais da saúde durante a análise e sistemas de IA implantados clinicamente, que operam em ambientes de saúde do mundo real. Embora cada tipo de ferramenta de IA tenha uma finalidade diferente, todas compartilham o mesmo objetivo: viabilizar diagnósticos mais precisos, consistentes e confiáveis.

Neste artigo, vamos analisar mais de perto algumas ferramentas populares de IA usadas no diagnóstico em saúde em ambientes clínicos. Vamos começar!

Uma análise da tecnologia de IA e do diagnóstico em saúde#

A IA pode ser usada para apoiar o diagnóstico em saúde em várias etapas. Ela pode atuar desde a primeira análise dos dados médicos até a apresentação de informações úteis durante as decisões finais.

Esses recursos tornam a IA uma ferramenta valiosa em sistemas de saúde com grande volume de dados. Por isso, muitos profissionais da saúde estão começando a usar ferramentas baseadas em IA em diversos casos de uso.

Por exemplo, algoritmos de IA visual podem analisar radiografias e tomografias computadorizadas (CT) para encontrar padrões em imagens médicas que uma pessoa talvez não perceba durante uma análise manual. Uma solução de visão computacional pode sinalizar automaticamente áreas suspeitas e acelerar o processo de diagnóstico.

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 atividades. De fato, a previsão é de que o mercado global de visão computacional na saúde cresça $10,97 bilhões entre 2025 e 2030, destacando a crescente adoção dessas tecnologias.

As ferramentas de IA visual podem até ajudar a analisar tecidos humanos em escala microscópica. Modelos de machine learning e deep learning podem ser usados em tarefas de análise de dados microscópicos, como contar células em segundos. Isso permite que os profissionais da saúde se concentrem no que mais importa: o paciente.

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

Tipos de ferramentas de IA usadas por prestadores de serviços de saúde#

O diagnóstico em saúde pode ser realizado com várias ferramentas de IA, cada uma com uma função específica. Algumas se concentram na análise de imagens médicas, enquanto outras dão suporte a fluxos de trabalho clínicos, à tomada de decisões ou às operações em nível de sistema em ambientes de saúde.

Veja alguns dos principais tipos de ferramentas de IA usados no diagnóstico em saúde:

• Modelos de IA visual: São modelos fundamentais de IA voltados a 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 as informações essenciais no nível da imagem que impulsionam 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 de saúde (EHRs), resultados de laboratório e anotações clínicas, para identificar padrões, sinalizar possíveis anomalias, priorizar casos e auxiliar profissionais da saúde durante a análise diagnóstica.
• Sistemas de IA implantados clinicamente: São soluções de IA totalmente integradas e regulamentadas, aprovadas para uso clínico no mundo real. Em geral, 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 de diagnóstico 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, projetados para executar várias tarefas de IA visual em imagens e vídeos. Na área da saúde, esses modelos podem servir como um componente fundamental para ajudar sistemas de IA a analisar e interpretar imagens médicas.

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

Para identificar tumores, lesões, fraturas ou outras anomalias, é possível ajustá-los ou treiná-los com dados personalizados usando conjuntos de dados de imagens médicas anotadas, que ensinam aos modelos quais objetos ou anomalias devem procurar nas imagens médicas.

Fig. 1. Uso do YOLO para analisar radiografias (Fonte)

Depois de ajustados, modelos como o Ultralytics YOLO26 podem atuar como assistentes visuais nos fluxos de trabalho de diagnóstico. Em particular, a velocidade torna o modelo útil 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. A ferramenta é usada para analisar imagens médicas e identificar condições que exigem atenção clínica imediata, como AVC e doenças vasculares.

Essa ferramenta de IA se integra diretamente aos sistemas hospitalares e oferece uma alternativa aos processos manuais de análise de imagens. O Viz.ai permite que as equipes de diagnóstico médico respondam mais rapidamente, algo essencial quando o momento do tratamento afeta diretamente os resultados para os pacientes.

Uma de suas principais aplicações é a detecção automática de oclusões de grandes vasos (LVOs) em exames. O sistema de IA também envia alertas instantâneos à equipe cirúrgica por meio de dispositivos móveis para facilitar intervenções rápidas.

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

3. PathAI#

A patologia é essencial para estudar amostras de tecido e identificar 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 de tumores nas lâminas. Isso torna o processo de diagnóstico mais eficiente e ajuda os profissionais de saúde a terem mais confiança em suas conclusões.

4. Aidoc#

O Aidoc é uma ferramenta de IA projetada principalmente para radiologia e diagnósticos baseados em imagens, incluindo doenças cardiovasculares e neurológicas. Em vez de analisar relatórios médicos escritos, o Aidoc se concentra em dados de imagens médicas para destacar os achados mais urgentes e clinicamente relevantes.

A ferramenta funciona como um monitor de segurança contínuo em segundo plano para fluxos de trabalho com imagens médicas. Ela analisa exames automaticamente e sinaliza casos de alto risco para que os médicos possam priorizar a análise imediata. Isso ajuda a reduzir atrasos no diagnóstico e promove um atendimento consistente aos pacientes em hospitais movimentados.

O Aidoc se integra 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 agiliza a resposta clínica sem interromper os fluxos de trabalho existentes.

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

5. Tempus#

O Tempus é uma ferramenta com IA usada no tratamento do câncer para ajudar médicos a tomar decisões terapêuticas mais bem fundamentadas. Ela analisa prontuários médicos e dados genéticos e moleculares dos pacientes.

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

O Tempus é usado principalmente por oncologistas para ajudar na escolha do tratamento. A ferramenta compara o perfil genético do paciente com padrões encontrados em grandes conjuntos de dados clínicos e moleculares, ajudando a orientar o 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 TC. Ela ajuda os médicos a identificar detalhes em imagens do coração que podem ser difíceis de detectar apenas com uma análise visual convencional.

A ferramenta analisa tomografias para avaliar o acúmulo de placas e o estreitamento das artérias coronárias, indicadores importantes de doenças cardíacas. Com base nessa análise, o Cleerly gera um relatório detalhado que ajuda a indicar o risco de doença arterial coronariana de um paciente.

O papel da IA na área da saúde está evoluindo#

Os avanços da IA na área da saúde também abrangem outros campos além das imagens médicas. Embora a IA tenha causado um impacto especial ao tornar a análise de imagens médicas mais eficiente e consistente, 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 médicos a tomar decisões mais rápidas e bem fundamentadas, sem deixar de manter as imagens médicas no centro do atendimento diagnóstico. Um exemplo conhecido desse avanço mais amplo da IA na medicina 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, um feito que acelerou significativamente a pesquisa biológica e a descoberta de medicamentos. Esses avanços ajudam a estabelecer as bases científicas para novos testes de diagnóstico 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 aumentar a velocidade, a precisão e a eficiência dos fluxos de trabalho clínicos. De imagens médicas e patologia ao planejamento de tratamentos personalizados, as ferramentas de IA ajudam os médicos a tomar decisões mais bem fundamentadas e reduzem o trabalho manual. À medida que essas tecnologias evoluem, elas devem desempenhar um papel cada vez mais importante na prestação de cuidados oportunos, orientados por dados e centrados no paciente.

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