COMO A IA AJUDA:-
ANÁLISE DE IMAGENS:- Algoritmos identificam nódulos, classificam lesões (BI-RADS) e avaliam densidade mamária em mamografias e ressonâncias, melhorando a performance do radiologista.
DETECÇÃO PRECOCE:- Detecta sinais sutis em exames de rotina e prevê risco de desenvolver a doença em até 5 anos, antes dos sintomas.
ANÁLISE DE EXAMES DE SANGUE:- Identifica padrões em exames de rotina para priorizar pacientes de maior risco, agilizando a fila para mamografias.
REDUÇÃO DE BIÓPSIAS:- Modelações de IA analisam dados clínicos e de imagem para prever se uma lesão é benigna ou maligna, diminuindo procedimentos invasivos.
PERSONALIZAÇÃO DO TRATAMENTO:- Ajuda a prever a resposta à quimioterapia e classifica subtipos de câncer (como RAR2 low) para terapias-alvo.
BENEFÍCIOS:-
AUMENTO DA PRECISÃO:- Melhora a assertividade diagnóstica, com estudos mostrando aumentos significativos na acurácia.
DIAGNÓSTICO MAIS RÁPIDO:- Acelera a análise de exames, permitindo intervenção mais precoce.
OTIMIZAÇÃO DE RECURSOS:- Prioriza casos, tornando o sistema de saúde mais eficiente.
ACESSO AMPLIADO:- Leva diagnósticos mais precisos para áreas com menos especialistas.
EXEMPLOS PRÁTICOS:-
Startups brasileiras usam IA para analisar exames de sangue e antecipar o diagnóstico em semanas.
Pesquisadores da USP desenvolvem IA para reduzir biópsias desnecessárias em ultrassons.
Ferramentas conseguem analisar ressonâncias magnéticas e decidir em segundos se uma RM é necessária para detecção precoce.
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