Inteligência artificial reduz em 34% tempo de diagnóstico de lesões graves na coluna cervical
Tecnologia implantada em hospitais estaduais de SP analisa tomografias e “poupa” 40 minutos para detectar fraturas; tempo cai de 2 horas para 1h20 com software implantado pela FIDI
Hospitais da Secretaria de Estado da Saúde de São Paulo conseguiram reduzir em 34% o tempo de diagnóstico de lesões graves na coluna cervical por meio de inteligência artificial. Isso foi possível porque a tecnologia foi capaz de analisar exames de tomografia para detectar fraturas graves cerca de 40 minutos mais rapidamente. É o que mostra um balanço inédito divulgado pela pasta.
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Com esta ferramenta, foram analisados mais de 6 mil exames da coluna vertebral entre 2019 e 2021, possibilitando o rápido diagnóstico de possíveis lesões graves ou fraturas na coluna cervical. Consequentemente, os hospitais conseguiram priorizar o atendimento desse grupo, o que ajudou a reduzir eventuais sequelas.
A secretaria explicou que o software utilizado neste tipo de exame computadorizado – realizado na coluna cervical de pacientes atendidos em hospitais estaduais – foi implantado pela Fundação Instituto de Pesquisa e Estudo de Diagnóstico por Imagem (FIDI). A FIDI é uma empresa sem fins lucrativos que utiliza seus recursos em assistência médica à população brasileira, além de ser responsável por gerir sistemas de diagnóstico por imagem na rede pública de saúde.
A ferramenta está em uso no Conjunto Hospitalar do Mandaqui, Hospital Regional de Osasco e Hospital Geral de Pedreira, localizados na Grande São Paulo. Segundo o diretor do HR de Osasco, Jorge Farah, um dos principais serviços de referência para traumas, o resultado otimiza a assistência. “Nosso hospital é referência para trauma e esta tecnologia nos ajuda a otimizar e qualificar o atendimento a cada paciente”, afirma.
Como funciona
O processo segue o seguinte fluxo: após a realização da tomografia na coluna vertebral no hospital, as imagens seguem para o servidor da FIDI, que identifica o exame da coluna cervical, anonimiza os dados do paciente e a envia para o servidor na nuvem da startup parceira, a Aidoc. As imagens são devolvidas para o servidor da FIDI com as marcações das lesões, se houver.
O exame é identificado novamente com os dados do paciente e segue para a central de laudos da fundação de pesquisa. Lá, o sistema prioriza o exame que apresenta quadro grave, permitindo ao médico radiologista a análise e o laudo mais ágil, contribuindo para acelerar o atendimento ao paciente. Em seguida, o especialista que demandou o exame é notificado diretamente pelo celular, caso seja identificado uma lesão grave.
A agilidade para identificar e tratar estas lesões é fundamental, afirma o médico radiologista e Superintendente de Inovação e Dados da FIDI, Igor dos Santos. De acordo com ele, ” fratura no alto da coluna, ou seja, na cervical, pode causar a perda parcial ou total da sensibilidade e dos movimentos do corpo. “A identificação rápida do dano feita pelo sistema possibilita maiores chances de uma recuperação efetiva.”
Com o mesmo intuito, a tecnologia também analisa outras tomografias, como a de crânio e tórax. O projeto completo está presente não somente em hospitais públicos de São Paulo, mas também em Goiânia (GO).
Parceria com startup internacional
Para esta iniciativa, a fundação de pesquisa mantém uma parceria com a startup Aidoc, focada em aplicar inteligência artificial à radiologia e responsável por identificar condições urgentes e com risco de sequelas graves ou morte nas tomografias computadorizadas.
Fundada em 2016, a Aidoc explica que suas soluções de inteligência artificial ajudam os radiologistas a reduzir o tempo de resposta e aumentar a qualidade e eficiência, sinalizando anomalias agudas em tempo real. A empresa é parceira de grandes fornecedores de tecnologia para o mercado de saúde, como a General Electric (GE) Healthcare’s e a Philips.
“O desenvolvimento tecnológico foi pensado para o benefício do paciente. Com a ferramenta, agilizamos e reforçamos o atendimento de pessoas com quadro mais grave para o especialista ter conhecimento das prioridades, algo que nem sempre é visível antes da análise de cada exame”, pontua Santos, da FIDI.