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Tecnologias para a análise de imagens na medicina

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Veja como os avanços tecnológicos impactam a área de diagnósticos e análises na medicina.

Na medicina, o diagnóstico por imagens é um dos grandes responsáveis pela descoberta de doenças. Consequentemente, há um maior sucesso nos tratamentos. Afinal, quanto antes se obtém um diagnóstico, mais cedo é possível tratar problemas de saúde. Sejam eles os mais simples ou aqueles mais graves e complexos.
Além disso, exames de raio-x, ultrassom e tomografia, por exemplo, são os principais apoios da área médica para acompanhar a evolução dos tratamentos. Nesse sentido, é indispensável lançar mão da tecnologia para melhorar estes recursos.
E como em tantas outras áreas na saúde, a inovação tem permitido que a análise de imagens seja cada vez mais precisa, rápida e confiável. O que beneficia profissionais e pacientes.

Tecnologias na medicina que apoiam a análise de imagens

Entre as áreas da medicina mais impactadas pela inovação tecnológica está a de imagens médicas. Entre as diferentes modalidades de imagem – tomografias, ressonância e ultrassom – os avanços no desenvolvimento de hardware e dispositivos são notáveis. Junto a eles, estão os softwares para captação, visualização e leitura dessas imagens.
E para garantir uma uniformização dentro de diferentes tecnologias, foi desenvolvido o padrão DICOM. Vamos saber mais sobre ele:

Padrão DICOM

O padrão DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) foi introduzido na área de diagnósticos para garantir a alta qualidade das imagens médicas. Assim, toda a captura, armazenamento, recuperação e compartilhamento de imagens só pode ser realizada dentro deste formato.
Com isso, é necessário que toda clínica e hospital possua uma estação de trabalho dedicada ao DICOM. E para simplicar os processos de armazenamento e recuperação, foi desenvolvimento o PACS (Picture Archiving and Communications System). Esta é uma tecnologia que oferece armazenamento econômico, com acesso facilitado a imagens no padrão DICOM.

Mercado de tecnologia para imagens médicas

Com a necessidade de atualização constante em novas tecnologias, os fabricantes estão mais atentos para a área de imagens médicas. Isso também se deve ao fato de que a medicina avança em novos diagnósticos. E de que os radiologistas buscam as últimas novidades do mercado para visualização e armazenamento de imagens.
  • Aidoc: desenvolvedora de software de análise de imagem médica que fornece suporte de diagnóstico para tomografia computadorizada de corpo inteiro. O aplicativo analisa tomografias da cabeça, pescoço, tórax e abdômen. Possui capacidade de detecção de anormalidades visuais de alto nível. Um estudo de caso realizado pela própria empresa demonstrou que com o Aidoc, houve redução do tempo de resposta do relatório para exames de cabeça;
  • Arterys: empresa sediada em São Francisco (EUA) que combina algoritmos de IA de aprendizado profundo com computação em nuvem. O software de análise de imagens médicas aumenta a velocidade e precisão da análise. Desenvolvido inicialmente para ressonância magnética cardíaca. Com os resultados positivos, a Arterys desenvolveu aplicações similares que atendem ressonância magnética hepática, ressonância magnética pulmonar e mamografia. Além de auxiliar na identificação de lesões patológicas nessas regiões.

Processamento de imagens médicas e sua importância

Uma vez que análise das imagens é uma função cognitiva, médicos e radiologistas tendem a se apoiar na tecnologia para melhorar seu trabalho. Além disso, cada vez mais os cuidados em saúde tem aumentado. E com isso houve um crescimento substancial no número de exames solicitados pelos pacientes.
Isso justifica a necessidade e a importância dos softwares de imagens na medicina. Sobretudo porque a interpretação de exames não exige apenas habilidade profissional. Mas também porque é um processo demorado e cansativo. E com cargas de trabalho cada vez maiores, o apoio tecnológico se torna essencial.
Inclusive, porque a escassez de recursos humanos faz com que os profissionais da radiologia precisem apoiar seu trabalho em ferramentas que ampliem sua atuação. E quando se fala em software de análise de imagens, já é possível utilizar a Inteligência Artificial para interpretar os exames e detectar possíveis anomalias.
Desse modo, após a caputura das imagens, alguns softwares são capazes de processar as informações. O que facilita o trabalho de análise manual. Este processamento de imagens médicas pode ocorrer de três formas: segmentação de imagem; registro de imagem e; visualização de imagem.
Dentro dessa sequência, a equipe médica encontra maior confiabilidade, agilidade e segurança para a obtenção dos resultados. Isso influencia diretamente no diagnóstico e, consequentemente, no sucesso dos tratamentos.
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