🩺 Principais destaques:
- Pesquisadores australianos estão usando modelos de linguagem visual (VLMs) para gerar laudos de radiografias de tórax com mais rapidez e precisão.
- A tecnologia não substitui radiologistas, mas promete aliviar a sobrecarga e acelerar diagnósticos.
- Inclusão de dados clínicos adicionais aumentou significativamente a precisão dos relatórios gerados pela IA.
A inteligência artificial já está presente no dia a dia de milhões de pessoas, seja em assistentes virtuais, tradutores automáticos ou ferramentas como o ChatGPT.
Mas, na Austrália, um grupo de cientistas está levando essa tecnologia para um campo onde cada segundo conta: a saúde.
o Australian e-Health Research Center (AEHRC), pesquisadores estão explorando como modelos de linguagem visual (VLMs), sistemas capazes de “ver” e interpretar imagens, podem revolucionar a análise de exames médicos, especialmente radiografias de tórax.
De chatbots a diagnósticos: a evolução da IA
As primeiras versões de sistemas como o ChatGPT eram puramente textuais: você digitava uma pergunta e recebia uma resposta.
Agora, com os VLMs, a IA consegue interpretar imagens e associá-las a informações em linguagem natural.
O pesquisador Dr. Aaron Nicolson e sua equipe decidiram aplicar essa capacidade para ajudar radiologistas, que enfrentam uma demanda crescente e, muitas vezes, insustentável.
Radiografias de tórax são usadas para detectar doenças cardíacas, problemas respiratórios, câncer de pulmão e até verificar a posição de dispositivos médicos como marcapassos.
Mas, com o envelhecimento da população, o número de exames só aumenta e o número de especialistas não acompanha.
A proposta é simples, mas poderosa: usar IA para gerar relatórios preliminares, integrando-se ao fluxo de trabalho dos radiologistas e poupando tempo valioso.
Treinando a IA: prática, dados e mais dados
Para que um VLM aprenda a interpretar exames, ele precisa de muitos exemplos. O processo começa com a IA recebendo a mesma informação que um radiologista teria: a imagem do raio-X e o encaminhamento médico.
Em seguida, ela é exposta ao laudo real produzido por um especialista.Com milhares de repetições, o modelo aprende a reconhecer padrões e gerar relatórios cada vez mais precisos.
Mas Nicolson quis ir além: adicionou ao treinamento dados do pronto-socorro, como queixa principal do paciente, sinais vitais, medicamentos em uso e tratamentos recebidos.
O resultado? Um salto na precisão dos laudos gerados pela IA.
Segundo ele, essa melhoria aproxima a tecnologia de um ponto crucial: estar pronta para ensaios clínicos prospectivos, onde será testada em tempo real.
Ética, segurança e o papel humano
Apesar do entusiasmo, os pesquisadores deixam claro: a IA não vai substituir médicos. O objetivo é apoiar, não decidir sozinha. Sempre haverá um radiologista revisando e validando o laudo.
Outro ponto crítico é a diversidade dos dados. Modelos treinados com informações enviesadas podem falhar com determinados grupos populacionais.
Por isso, a equipe está atenta para garantir que a tecnologia funcione bem para todos.Além das radiografias, o AEHRC também explora usos dos VLMs para extrair informações de documentos médicos digitalizados, acelerando processos administrativos e clínicos.
Atualmente, a tecnologia está sendo testada no Princess Alexandra Hospital, em Brisbane, e os pesquisadores buscam novos hospitais para ampliar os testes e validar a eficácia em diferentes contextos.
