fonte: Folha de SP
Usando IA (inteligência artificial), um grupo de pesquisadores criou um mecanismo que promete acelerar exames de ressonância magnética em até quatro vezes. Os resultados foram divulgados nesta terça-feira (18) e constam em artigo ainda não publicado, mas já aceito para publicação, pelo “American Journal of Roentgenology”.
A nova técnica é fruto de uma iniciativa batizada de “FastMRI” (“ressonância magnética rápida”, em tradução livre). Ela une especialistas do Facebook e do NYU Langone Medical Center, hospital universitário ligado à Universidade de Nova York.
Segundo os pesquisadores, a ressonância mais rápida pode aumentar a capacidade de atendimentos nos hospitais e, com isso, baratear o procedimento.
Ela também torna a experiência menos desconfortável para os pacientes, que precisam ficar menos tempo dentro do tubo que faz os exames —a depender da complexidade, pode ser necessário que a pessoa fique imóvel por até uma hora dentro da máquina.
Além disso, a modalidade pode ampliar o leque de aplicações da ressonância magnética, possibilitando o uso em emergências, por exemplo.
“Se alguém está tendo um derrame, normalmente fazemos uma tomografia. Uma ressonância traria imagens mais detalhadas, mas demora demais. Se conseguirmos fazê-la em cinco minutos, no entanto, abrimos uma nova área para a qual podemos usar a ressonância magnética”, diz Michael Recht, chefe do departamento de radiologia do NYU Langone Medical Center.
A pesquisa analisou os joelhos de 108 pacientes de diferentes gêneros e faixas etárias. Cada um deles foi examinado tanto pelo sistema tradicional quanto pelo método acelerado por IA.
Seis radiologistas compararam os exames, sem saber qual era qual, e registraram seus diagnósticos. Para evitar que os especialistas se lembrassem de algo que tinham visto na análise anterior, as imagens tradicionais e as geradas por IA foram exibidas para eles separadas por um intervalo de um mês.
Todos os seis acharam melhores as imagens geradas pela inteligência artificial, e cinco não sabiam diferenciar qual era qual. Comparados, os diagnósticos tiveram discrepâncias em 4% dos casos, valor considerado irrelevante pelos pesquisadores.
Para montar o sistema, os cientistas usaram “deep learning” (“aprendizagem profunda”), uma técnica de IA que se popularizou na última década, com diferentes aplicações pipocando particularmente na medicina.
A diferença é que os usos na área da saúde normalmente atuam em outra parte do processo: o diagnóstico em si. No começo deste ano, por exemplo, houve grande repercussão e polêmica no setor após um sistema feito por pesquisadores do Google e da universidade Imperial College London, da Inglaterra, conseguir resultados melhores do que médicos para detectar câncer de mama em imagens de raios-X.
No caso da FastMRI, a inteligência artificial é empregada para criar imagens em alta resolução a partir dos dados coletados pelas máquinas de ressonância magnética. O diagnóstico fica por conta do médico.
Funciona assim: antes de gerar as imagens, as máquinas de ressonância primeiro usam magnetismo para coletar dados da localização dos átomos da região examinada. Essa informação é depois repassada para um segundo sistema, para só então ser a convertida em pixels, os pontinhos coloridos que formam o conteúdo das telas de computador e celular.
A IA entra no meio desse caminho. Com dados parciais, vindos de toda a área a ser examinada, ela consegue gerar uma imagem completa. Por precisar de menos informação —aproximadamente 25% do que é usado normalmente—, o processo é mais rápido.
Segundo Recht, o estudo agora se volta para ampliar a análise para imagens em parceria com outros hospitais, nos EUA e no exterior, e de outras partes do corpo, começando por cabeça abdômen.
“Já temos tido bons resultados. No cérebro, acreditamos que pode ser até 10 vezes mais rápido que o tradicional”, afirma.
O sistema criado pelo grupo é distribuído gratuitamente e funciona com diferentes tipos de máquinas. Agora, aponta Recht, é uma questão de tempo para que ganhe a confiança da comunidade médica, passe por regulação e seja implementado pelas fabricantes dos equipamentos. Tudo deve levar cerca de dois anos, prevê o especialista.
