Um dos temas para 2022 será a evolução da telemedicina, em particular, o futuro da radiologia e o acompanhamento virtual de pacientes decorrentes de consulta presencial ou orientação pelo médico de emergências. O diagnóstico por imagem, em suas expressões, raio X, ultra-sonografia, ressonância magnética, tomografia, mamografia e patologia, tornou-se ferramenta vital no diagnóstico e tratamento de doenças, por outro lado, experimentamos crescimento em estudos suspensos ou atrasados na pandemia.
A evolução do diagnóstico por imagem no curto prazo foca agilidade, onde os estudos devem ser mais rápidos demandando tempo de permanência do paciente, sendo que avanços tecnológicos, focam maior resolução na qualidade da imagem permitindo detalhes de estruturas anatômicas. Em futuro próximo, o escaneamento do corpo detectará o estado geral do paciente rastreando doenças e, para isso, vislumbra mais armazenamento em nuvem para imagens. Os custos desse serviço foram reduzidos, a capacidade de armazenamento aumentou e as informações podem ser compartilhadas rapidamente, sendo que tal tendência continuará a aprofundar-se ao longo de 2022. A velocidade no acesso às imagens se insere na internet 5G, com maior velocidade, além de dados do paciente acessados com Wi-Fi ou fibra ótica implicando em avanço à tele-radiologia ou tele-patologia analisando e crescendo seu acesso rápido. A Inteligência Artificial será aplicada à radiologia e patologia em treinamento de computador, detectando imagens ou padrões no curto espaço de tempo alertando radiologistas ou patologistas que há comportamento incomum. O reconhecimento de voz será fundamental em diagnóstico por imagem para transcrever relatórios médicos, associado a programas específicos para medicina capazes de treinar e agilizar trabalho médico e, em alguns aplicativos, sem tocar no teclado.
Moral da Nota: em aplicações ligadas à saúde, a evolução na segurança dos dados e o acesso às informações do paciente são avanços que vislumbram quais serão os objetivos da telemedicina em 2022, em vias de se tornarem globais com alianças entre continentes. A associação de telemedicina e IA pode ser econômica e ao mesmo tempo precisa, com a telemedicina e a verificação de sintomas orientada por IA aprimorando o diagnóstico de primeiro nível e sua priorização através da telessaúde transformando a relação médico-paciente. A pesquisa mais recente, aponta que o mercado de serviços de telessaúde crescerá 28% até 2026 com as seguradoras registrando aumento nos casos de uso, sendo que à medida que a expectativa de vida aumenta no mundo até 2050, é relatado que um quarto das pessoas na Europa e América do Norte terá mais de 65 anos expandindo demanda no sistema de saúde. Dentre os casos de uso, a consulta ao médico por meio de ligação, sendo que das 27 milhões de visitas anuais aos hospitais dos EUA, dois terços dos pacientes podem ser tratados em casa, situação, que abre portas à verificação de sintomas de telemedicina e IA auxiliando pacientes no primeiro estágio da assistência médica, sugerindo opções de autocuidado aos problemas e até marcar consulta em caso de intercorrências. Tecnologias IA podem agilizar pacientes conforme a urgência, melhorando acesso aos cuidados de saúde, reduzindo viagens desnecessárias, cortando custos que devem ser reinvestidos, liberando médicos a atendimentos mais emergentes. O Analytics Insight fornece visão geral da transformação da radiologia através da IA, com algoritmos de inteligência artificial e aprendizado de máquina transformando o trabalho regular dos radiologistas através da comunicação adequada, coordenação, exames de triagem como mamografia, colonoscopia e tomografia computadorizada de tórax, padronizando relatórios e alertas imediatos à pacientes críticos. Modelos de IA atuam como assistentes de radiologistas seniores na análise dos registros médicos e dados em tempo real dos pacientes detectando deterioração ou melhora em doença, com algoritmos de IA orientando radiologistas na redefinição de propósito e percepção de dados críticos impossíveis a olho nu. Por fim, a Inteligência Artificial criou impacto na radiômica, novo campo na radiologia, que lida com a extração de características diversas, como tamanho, forma e textura de imagens médicas de pacientes, incluindo informações espaciais sobre distribuição e padrões de pixels ou voxels, fornecendo suporte ao diagnóstico de cérebro, coração, fígado, próstata, glândula adrenal, glândula pituitária e pulmão. A combinação de Inteligência Artificial com radiônica fornece capacidade mais inteligente de gerenciar dados com eficiência, dando poder computacional em radiologia e incentivando radiologistas a adotar a radiômica e a IA para melhor prática.