Avanços da IA ​​em endoscopia

A inteligência artificial (IA) tem um vasto potencial no campo médico. Ela é particularmente valiosa em procedimentos como endoscopia que, apesar de serem comuns, exigem análises complexas e insights de especialistas. O setor de saúde também não negligenciou essa oportunidade, já que os primeiros usos de IA em endoscopia já geraram resultados promissores.

Endoscopia é o processo de examinar os corpos dos pacientes usando um tubo fino e flexível equipado com uma câmera e luz. Embora o procedimento em si seja bastante direto, entender as imagens pode ser desafiador. A IA já ofereceu soluções em várias frentes.

1. Detecção de anormalidades aprimorada

O avanço mais significativo da IA ​​na endoscopia é como o aprendizado de máquina melhora a detecção. Os endoscópios geralmente procuram pequenas anormalidades, como pólipos ou lesões pré-cancerígenas. Estudos iniciais sugerem que o aprendizado de máquina pode detectar esses sinais de alerta com mais precisão do que os humanos.

Já em 2017, os algoritmos de IA poderia detectar pólipos com 86% de precisão, enquanto médicos especialistas atingiram apenas 74% de precisão. Desde então, modelos de aprendizado de máquina atingiram precisões de até 96.4%. Esses sistemas podem frequentemente detectar anormalidades que humanos também podem deixar passar.

Na prática, os modelos de IA não substituirão os especialistas. No entanto, os médicos podem usá-los para ganhar mais confiança em seus diagnósticos sem um processo demorado. Como resultado, os sistemas de saúde podem dar aos pacientes a ajuda de que precisam mais cedo na linha do tempo de suas condições, levando a melhores resultados.

2. Classificação mais confiável

A precisão não é o único benefício da IA ​​na endoscopia. Os modelos de visão de máquina também são adeptos à classificação — ou diferenciação entre diferentes tipos de anormalidades detectadas.

A classificação é importante porque diferentes tipos de pólipos ou lesões exigem diferentes abordagens para tratar efetivamente. Consequentemente, os modelos de IA podem garantir que as pessoas recebam o cuidado de que realmente precisam, detectando diferenças sutis entre crescimentos anormais.

Uma rede neural foi capaz de distinguir entre pólipos colorretais com precisão de até 87%, colocando-o em pé de igualdade com patologistas especialistas. Usando esse modelo, os médicos poderiam diagnosticar um paciente sem revisão adicional, levando a um tratamento mais rápido e preciso. Em casos em que a IA e os diagnósticos iniciais diferem, a opinião extra pode ajudar a equipe a considerar possibilidades adicionais para melhorar a confiança no diagnóstico.

3. Procedimentos simplificados

Também vale a pena notar que a IA de endoscopia é rápida, além de precisa e específica. Embora a certeza seja a coisa mais importante em um diagnóstico médico, a velocidade também importa. Um processo mais rápido significa que o tratamento pode começar mais cedo e os médicos podem atender mais pacientes em menos tempo.

Algumas redes neurais têm se mostrado eficazes em detecção de pólipos em tempo real, removendo a necessidade de análise pós-endoscopia para maior confiança. Outros algoritmos podem não fornecer resultados imediatos, mas podem levar minutos em vez das horas ou dias que um procedimento de laboratório levaria.

Quando os médicos podem melhorar sua detecção e classificação sem levar tempo adicional, isso leva a resultados dramaticamente melhorados para os pacientes. Tratamento mais precoce à parte, a economia de tempo permite que uma força de trabalho limitada atenda a um número maior de pacientes, tornando a rotatividade e a escassez de mão de obra menos impactantes.

4. Menores riscos de contaminação cruzada

Os usos da IA ​​na endoscopia vão além do procedimento em si. Evitar a contaminação cruzada entre os testes também é importante, pois aproximadamente um em cada 1,000 pacientes submetidos à colonoscopia ser infectado pelo processo. A IA pode ajudar garantindo armazenamento e higienização mais limpos e seguros.

Armários de secagem inteligentes empregam filtragem HEPA, pressurização positiva e etapas semelhantes para secar e desinfetar endoscópios entre procedimentos. Algoritmos os levam mais longe ao monitorar as condições internas em tempo real. Eles podem então ajustar as configurações conforme necessário para manter o armazenamento estéril conforme os armários abrem e fecham.

Alternativamente, a IA pode prever falhas de equipamento e alertar a equipe sobre o problema antes que ele comprometa a limpeza do endoscópio. Processos como esse já são comuns em casas inteligentes e equipamentos industriais de HVAC, mas no campo médico, eles podem prevenir infecções e melhorar a saúde geral.

5. Treinamento especializado expandido 

A IA também é uma ferramenta de treinamento útil. A endoscopia é um processo complexo e especializado, mas equipar especialistas em potencial com as habilidades e o conhecimento necessários é muitas vezes muito lento para acompanhar o ritmo da crescente demanda. Considerando como os EUA sozinhos faltarão 86,000 médicos até 2036, algo precisa mudar.

Como a IA é tão precisa, é uma maneira útil de mostrar aos estagiários como são vários pólipos, lesões ou outras anormalidades. Médicos em áreas sem tantos especialistas especialistas ou outros equipamentos de treinamento se beneficiam mais desse caso de uso. Ao usar a IA como um guia, eles podem melhorar rapidamente suas habilidades de detecção e classificação.

À medida que a IA simplifica o treinamento especializado, a endoscopia confiável e os cuidados relacionados se tornarão acessíveis a mais pessoas. Tal mudança pode trabalhar contra barreiras de longa data ao cuidado entre diferentes demografias.

Possíveis desvantagens da IA ​​na endoscopia

Por mais benéfica que a IA possa ser na endoscopia, ela vem com algumas desvantagens. Dados de treinamento distorcidos podem fazer com que a IA amplifique os preconceitos humanos, e muitos registros médicos históricos não têm representação igual. Consequentemente, essas ferramentas podem não ser confiáveis ​​para todos os grupos demográficos de pacientes.

Coletar dados suficientes para treinar esses modelos também pode introduzir preocupações com privacidade. O setor de assistência médica enfrenta regulamentações rígidas sobre segurança de dados de pacientes, então pode ser difícil equilibrar a confiabilidade do modelo com a segurança cibernética e a conformidade.

A dependência excessiva de IA introduz outra preocupação — tais ferramentas de diagnóstico são altamente precisas, mas imperfeitas. Os médicos podem se tornar complacentes com o tempo e aceitar suas informações pelo valor de face, levando a exames apressados ​​e potenciais diagnósticos errados. Tais casos de uso neutralizariam os benefícios do uso da tecnologia.

Usando IA em endoscopia com segurança

Felizmente, há um caminho seguro a seguir. Uma vez que as organizações médicas reconheçam essas desvantagens, elas podem construir políticas de IA mais seguras para mitigar os efeitos negativos enquanto capitalizam os benefícios.

Maior cuidado durante o treinamento é primordial. Uma equipe diversa deve supervisionar o desenvolvimento e auditar frequentemente o algoritmo para encontrar e corrigir tendências tendenciosas. Durante esta fase, as equipes também podem usar dados sintéticos para proteger a privacidade do paciente, ao mesmo tempo em que fornecem um banco de dados de treinamento maior. Modelos treinados em dados sintéticos pode ser mais preciso do que outros, então pode ser o melhor caminho a seguir, mesmo fora das preocupações com privacidade e preconceito.

Por fim, os sistemas de saúde devem treinar médicos para usar a IA com cuidado. Eles devem enfatizar como especialistas humanos devem sempre ter a palavra final e ensinar os profissionais sobre as deficiências da IA ​​para evitar que eles confiem demais na tecnologia.

A IA está impulsionando o campo da endoscopia

Embora os desafios permaneçam, é difícil ignorar o potencial da IA ​​na endoscopia. Algumas redes hospitalares já estão usando regularmente exames assistidos por IA e, à medida que a tecnologia melhora, sua adoção provavelmente se expandirá. O uso mais amplo, por sua vez, levará ao crescimento de conjuntos de dados relevantes e ao desenvolvimento de melhores práticas adicionais.

À medida que essas tendências continuam, a IA pode remodelar o campo da endoscopia. Esses procedimentos se tornarão mais precisos, exatos, acessíveis, eficientes e seguros. Tanto médicos quanto pacientes se beneficiarão dessa mudança.