Top 4 Technologies in Medical Imaging

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O período entre Novembro a Fevereiro é bastante interessante para a área da imagem médica – duas grandes conferências trazem à tona os últimos desenvolvimentos na área durante este período. A Sociedade Radiológica da América do Norte (RSNA) concluiu sua reunião anual de quatro dias no final de novembro de 2018, o maior evento mundial de radiologia. Sua tag line para o ano passado: Hoje a Radiologia do Amanhã. De facto, tal como os cuidados de saúde olham para tecnologias futuristas, a radiologia também o faz. Em fevereiro, houve a conferência Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS), onde novamente a tecnologia para imagens médicas está em exibição.

De ambas as conferências, aqui está Frost & Sullivan’s assume as principais tecnologias de imagem e como elas continuarão a evoluir.

Inteligência Artificial

Não há dúvida de que a inteligência artificial (IA) tomou a comunidade radiológica de assalto, e este ano o foco está em como fazer a tecnologia funcionar ainda melhor com radiologistas. Sem entrar nos detalhes de como exatamente ela será implementada e para que casos de uso, abaixo está uma representação de como ela irá transformar a experiência do paciente.

O médico será orientado pela IA no melhor teste de imagem a ser realizado no paciente (baseado nos sintomas), em vez de realizar um e depois ter que pedir um segundo.

O processo real de obter uma ressonância magnética (RM) ou tomografia computadorizada (TC) seria muito mais rápido em comparação com agora, quando o técnico teria IA orientando-os sobre como melhor se posicionar para a máquina, preparando os ajustes certos para o exame (baseado em idade, sexo, área ou doença de foco, etc.).

O paciente também seria exposto a doses mais baixas de radiação do que são hoje. Para obter uma imagem de alta qualidade que apoie o diagnóstico, são necessárias doses elevadas (mas seguras) de radiação. Entretanto, a IA permitirá o uso de doses mais baixas para produzir imagens de baixa qualidade e então transformá-las em imagens de alta qualidade, fazendo uso de dados brutos das máquinas que não estão sendo processadas atualmente.

Radiologistas provavelmente receberão relatórios muito mais rapidamente também – com a IA apoiando radiologistas, eles serão capazes de processar as imagens que escaneiam mais rapidamente e sem perder nenhuma característica importante no escaneamento, já que a IA irá realçá-los de antemão para revisão.

O paciente também tem mais probabilidade de obter um diagnóstico correto pela primeira vez, juntamente com um regime de tratamento melhor e mais personalizado, pois a IA estudará a história médica e as imagens do paciente para comparar o prognóstico com casos passados similares, e guiará os radiologistas e médicos no melhor caminho clínico para os melhores resultados possíveis.

Overtudo, o que isso realmente significa para os pacientes é que eles podem esperar muito mais eficiência e precisão no processo. Todas as grandes empresas de imagens médicas, assim como mais de 100 startups, estão trabalhando para tornar essa visão uma realidade.

Realidade Aumentada

Realidade Aumentada (RA) e realidade virtual (RV) estão encontrando muitas novas aplicações na área da saúde. Os cirurgiões preparam-se para a cirurgia através do estudo das radiografias do paciente. As imagens tridimensionais melhoraram a sua capacidade de visualizar melhor a anatomia do paciente. Entretanto, um desafio tem sido avaliar em tempo real a posição real de uma área durante a cirurgia. A melhor solução tem sido fornecer suporte de fluoroscopia durante a própria cirurgia. Com a RA, as imagens médicas podem ser convertidas e montadas em fones de ouvido RA que o cirurgião pode usar ao realizar a cirurgia. Um exemplo de uma solução de planejamento pré-cirúrgico baseada em RA é o sistema de RA OpenSight da Novarad, que agora é aprovado pela FDA (Food and Drug Administration) dos EUA. Isso reduz efetivamente a exposição à radiação para os pacientes enquanto fornece aos cirurgiões melhores capacidades de planejamento.

Impressão tridimensional

Os pacientes recebem uma explicação do procedimento que está prestes a ser feito antes da cirurgia. Algumas abordagens inovadoras têm usado técnicas de RA para ajudar os pacientes a entender sua própria anatomia, e o que estará acontecendo durante a cirurgia. No RSNA, pesquisadores de Nova York apresentaram resultados de testes do uso de modelos de RA e modelos impressos em 3-D para a educação do paciente. O veredicto: os modelos impressos em 3-D foram muito mais eficazes para ajudar os pacientes a entender os detalhes específicos do tumor renal ou da próstata, ajudando-os assim a se tornarem mais confiantes e seguros em fazer as escolhas cirúrgicas certas. Por razões similares, a impressão em 3-D também é útil para os cirurgiões estarem mais bem preparados para as cirurgias.

Cinematic Rendering and Digital Twin Technology

Para entender o complexo funcionamento de órgãos como o coração, as imagens em 3-D podem ser combinadas com informações adicionais para alimentar as ferramentas de renderização cinematográfica. Isto proporciona uma visualização realista das funções dos órgãos que podem ajudar os cirurgiões no planejamento de procedimentos, explicando os procedimentos médicos aos pacientes e para ajudar a diagnosticar melhor os distúrbios. Esta é uma forma da tecnologia poder ajudar a fazer o diagnóstico certo para os pacientes mais cedo, garantindo assim um tratamento mais rápido e melhor bem-estar geral.

Similiar em conceito é a tecnologia de gêmeos digitais. Os gêmeos digitais estão se tornando outra área de foco na indústria, com a Siemens, GE Healthcare e Philips trabalhando para usar esta tecnologia em vários casos de uso. A Siemens Healthineers, por exemplo, discutiu sua tecnologia de gêmeos digitais de órgãos (alimentados por IA) para permitir a simulação da fisiologia do órgão para ajudar os médicos a escolher uma terapia com os melhores resultados possíveis – como testado virtualmente no gêmeo digital.

Tecnologia em ascensão

Apesar de haver muitas tecnologias com impacto nos cuidados de saúde, a IA dominou este ano, com um foco menor em imagens 3D e impressão. Outras áreas como a cibersegurança estão começando a emergir também na radiologia, e a privacidade dos registros de pacientes é um tópico importante também na radiologia.

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