IA na medicina: progresso revolucionário no Ostalbkreis!

IA na medicina: progresso revolucionário no Ostalbkreis!

A inteligência artificial (IA) chegou à medicina em Ostalbkreis, com a radiologia em particular a beneficiar das tecnologias avançadas. Martin Kolb, especialista na área, explica que a IA está sendo usada para detectar com mais precisão nódulos pulmonares pequenos e potencialmente malignos. Em uma prática radiológica típica, são realizadas 15 a 16 tomografias computadorizadas dos pulmões diariamente. A IA pré-classifica centenas dessas imagens de tomografia computadorizada e é capaz de identificar com sucesso quatro em cada cinco nódulos suspeitos.

Além disso, a IA é utilizada não só em radiologia, mas também em gastroenterologia na Clínica Ostalb para melhorar diagnósticos. O médico-chefe, Dr. Stefan Gölder, implementou um sistema de IA que detecta anormalidades em colonoscopias há cerca de dois anos. Conforme relatado, a IA não só ajuda os médicos a fazer diagnósticos precoces, mas também melhora a precisão dos diagnósticos em cerca de 20% dos casos. Estas tecnologias também desempenham um papel importante na formação do pessoal médico.

Tecnologia assistiva e responsabilidade humana

Apesar dos impressionantes avanços possibilitados pela IA na medicina, os humanos continuam insubstituíveis. A IA é vista como uma ferramenta valiosa que apoia, mas não substitui, as decisões dos médicos. A avaliação final e as decisões de tratamento permanecem da responsabilidade dos médicos. O projeto “Meu médico, a IA e eu” da Escola Médica de Hannover desenvolveu recomendações claras para lidar com a IA. Estas recomendações afirmam que os pacientes devem compreender como funciona a IA e educar-se sobre a proteção de dados. Já os médicos são obrigados a assumir a responsabilidade pelas decisões tomadas pela IA e a explicar como ela funciona de forma transparente.

De acordo com isso Revista Médica A radiologia é um campo ideal de aplicação para IA, especialmente devido às suas competências essenciais em processamento, detecção e classificação de imagens. Mais de 700 produtos de software baseados em IA estão agora aprovados nesta área, tornando a radiologia pioneira na aplicação de IA médica. No entanto, a utilização efetiva destas tecnologias ainda é baixa.

Desafios para uso de IA

A integração da IA ​​na radiologia enfrenta vários desafios. Além do financiamento, o foco está principalmente na validação prospectiva dos benefícios para o atendimento ao paciente e na integração em processos e infraestruturas de TI existentes. Existem também requisitos regulamentares crescentes que tornam a introdução da IA ​​nos cuidados de saúde mais complicada. O Posto da Suábia salienta que estes desafios suscitam sérias preocupações sobre a interação homem-máquina e que é necessária uma investigação aprofundada neste domínio.

A integração da IA ​​na formação médica, na educação continuada e na formação é essencial para contrariar o risco do chamado “viés de automação”. As questões relativas ao reembolso de investimentos em tecnologias de IA ainda não foram esclarecidas e representam um obstáculo adicional. Estes aspectos são cruciais para garantir a segurança e eficácia da IA ​​num contexto médico e para promover uma abordagem mais transparente às novas tecnologias.