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4 Razões pelas quais Inteligência Artificial não Substituirá os Radiologistas

Inúmeros artigos foram escritos nos últimos anos sobre a substituição de radiologistas pela inteligência artificial. A maioria deles prevê a extinção da profissão, da mesma maneira que ocorreu a dos dinossauros no período Jurássico. De acordo com artigo publicado na revista Radiology: Artificial Intelligence, os radiologistas não devem ter medo de serem substituídos pela máquina, desde que estejam abertos para abraçar a inteligência artificial

IA (Inteligência Artificial) – Mais um avanço

Um respeitado fornecedor de análise de imagens médicas e plataformas projetadas para auxílio automatizado aos radiologistas na elucidação em diagnóstico por imagem, usando a IA (inteligência artificial), obteve o aval da FDA (Food and Drug Administration) – agência americana referência como responsável por fiscalizar, proteger e promover a saúde em vários aspectos, incluindo na área de diagnóstico por imagem),  para uma nova solução de

A inteligência artificial – Novidades agendadas para o fim do ano

Instituto Nacional de Saúde e as principais sociedades de radiologia altamente reconhecidas no mundo divulgarão novas conquistas na área da IA para imagens médicas no fim deste ano. A inteligência artificial (IA) é uma realidade cada vez mais presente nas práticas de trabalho o dia-dia, seja na medicina, engenharia, direito ou mercado financeiro, de forma geral, melhorando o desempenho das atividades nestes setores. Fugindo um

Medicina do Futuro: a Simbiose entre a Mente Humana e a Inteligência Artificial

A incorporação da Inteligência Artificial (IA) nos diversos campos de atuação profissional vem sendo cada vez mais explorada. Na medicina não é diferente, visto que com sua grande capacidade de armazenamento e processamento de dados, entende-se que a Inteligência Artificial, sobretudo a Deep Learning (DL), permite um melhor desempenho da prática médica, pontuando-se três setores: para os clínicos, auxiliando na

As Doenças Fibrosantes são um Desafio Diagnóstico para o Radiologista

As doenças fibrosantes pulmonares são um desafio diagnóstico para o radiologista. Para auxiliar seu diagnóstico, as Sociedades Torácica Americana, Europeia, Japonesa e Latinoamericana produziram em 2011 um guideline com critérios diagnósticos e de manejo terapêutico. A emergência de algoritmos de inteligência artificial para a interpretação de imagens (deep learning) trouxe a necessidade de estudos para a validação desta ferramenta, considerando os critérios estabelecidos nestes

O que a Inteligência Artificial significa para a relação médico-paciente na Radiologia

Tecnologias de Inteligência Artificial (IA) possuem o potencial para ajudar radiologistas a demonstrar seu valor através da utilização de conexões emocionais com pacientes, de acordo com estudo publicado no American Journal of Roentgenology. “Apesar da IA ter o potencial de melhorar quase todos os aspectos do setor de atendimento em Saúde, muitos médicos ainda são céticos sobre a integração da Inteligência Artificial nas suas

Inteligência artificial na radiologia: como ocorre a validação de segurança dos algoritmos?

É papel do FDA (Food and Drug Administration) promover a saúde garantindo a qualidade e segurança no uso de produtos e equipamentos a ela relacionados, incluindo aqueles na área de diagnóstico por imagem relacionados à inteligência artificial (IA). O FDA classifica e regula produtos e equipamentos médicos com base no grau de risco relacionados ao seu uso, tendo como parâmetro de comparação outros semelhantes

Radiologistas superam inteligência artificial no diagnóstico de câncer de tireoide

Será que robôs são melhores que radiologistas na diferenciação entre nódulos na tireoide malignos e benignos utilizando técnicas de ultrassom? O resultado irá depender da experiência do radiologista, segundo artigo publicado na edição de outubro da publicação The American Journal of Roentgenology. Após desenvolver e testar três algoritmos diferentes em estudo retrospectivo com aproximadamente 1000 casos, uma equipe de pesquisadores chineses concluiu que todos