Resumo de uma página
O artigo “O futuro da IA e da informática em radiologia: 10 previsões”, de Curtis P. Langlotz, descreve o impacto transformador da inteligência artificial (IA) e da informática no campo da radiologia. O artigo apresenta dez previsões para o futuro da IA em radiologia, destacando as profundas mudanças que estão a remodelar a especialidade médica.
Qual é a mensagem?
A IA e a informática estão revolucionando a radiologia, permitindo avanços significativos na precisão do diagnóstico, eficiência e atendimento ao paciente.
A integração de tecnologias de IA está preparada para redefinir as funções dos radiologistas e melhorar a qualidade dos serviços de saúde prestados.
Quais são as 10 previsões?
1. Radiologia IA líder em medicina : A radiologia está na vanguarda da IA na área da saúde. Mais de 500 algoritmos de IA aprovados pela FDA, com cerca de 75% projetados para radiologia, surgiram. A radiologia, com seus dados de imagens digitais, é um campo ideal para aplicação de IA devido à sua objetividade e à combinação de imagens e relatórios de texto para aprendizado de máquina.
2. Assistentes virtuais para relatórios radiológicos : assistentes virtuais baseados em IA são configurados para redigir relatórios radiológicos, aliviando o esgotamento do radiologista e aumentando a produtividade. Esses assistentes combinarão visão computacional para análise de imagens e grandes modelos de linguagem para geração de texto.
3. Cockpit de interpretação de imagens unificado : Os avanços na computação e no armazenamento em nuvem estão permitindo a integração de exibição de imagens, relatórios e IA em uma estação de trabalho de radiologia unificada. Isso agilizará os fluxos de trabalho dos radiologistas e melhorará a colaboração com colegas clínicos.
4. IA altamente sensível que reduz a interpretação humana : A IA está se tornando altamente sensível, reduzindo a necessidade de interpretação de imagens humanas em certos casos, embora não substitua os radiologistas. As colaborações entre humanos e IA aumentarão a precisão do diagnóstico.
5. Modelos de linguagem para compreensão do paciente : Modelos de linguagem (LLMs) estão sendo implantados para fornecer explicações amigáveis aos pacientes sobre relatórios radiológicos, melhorando a compreensão do paciente e a comunicação com os radiologistas.
6. IA multimodal e saúde de precisão : a IA está configurada para analisar dados multimodais, vinculando estudos de imagem com genômica, notas clínicas e dados de dispositivos vestíveis. Isto levará a novos conhecimentos sobre o estadiamento e o tratamento da doença, avançando a saúde de precisão.
7. Redução de custos de troca de imagens on-line : Uma rede nacional contínua para troca de imagens baseada na Internet reduzirá a repetição de imagens, economizando potencialmente mais de US$ 200 milhões anualmente e melhorando o atendimento ao paciente.
8. Regulamentações reformadas para IA nos cuidados de saúde : Novos quadros regulamentares permitirão o ajuste fino dos algoritmos de IA em dados locais, acelerando melhorias na prestação de cuidados.
9. Bancos de dados de imagens em grande escala para IA : Iniciativas como MIDRC, N3C e RadImageNet estão abordando as limitações de dados em imagens médicas, abrindo caminho para algoritmos de IA médica diversos e confiáveis.
10. Organizações acadêmicas colaborativas que impulsionam a inovação em IA : Espera-se que instituições acadêmicas com acesso a dados clínicos, equipes interdisciplinares e conhecimento técnico profundo liderem a pesquisa e o desenvolvimento de IA na área da saúde.
Conclusão
O artigo enfatiza que o rápido progresso da IA na radiologia deverá transformar o campo na próxima década. Os radiologistas beneficiarão da IA ao automatizar tarefas rotineiras, permitindo-lhes concentrar-se nos aspectos intelectuais da sua profissão.
Esses avanços não apenas aumentarão a precisão do diagnóstico, mas também melhorarão o atendimento ao paciente e reduzirão custos no sistema de saúde. O potencial da IA em radiologia é vasto e traz a promessa de um futuro melhor para a área.
MERGULHO PROFUNDO
O futuro da IA e da informática em radiologia: 10 previsões
RSNA
24 de outubro de 2023
O computador, como ferramenta intelectual, pode remodelar o actual sistema de cuidados de saúde, alterar fundamentalmente o papel do médico e mudar profundamente a natureza do recrutamento de mão-de-obra médica e da educação médica.
William B. Schwartz, 1970 ( 1 )
Resumo de uma página
O artigo “O futuro da IA e da informática em radiologia: 10 previsões”, de Curtis P. Langlotz, descreve o impacto transformador da inteligência artificial (IA) e da informática no campo da radiologia. O artigo apresenta dez previsões para o futuro da IA em radiologia, destacando as profundas mudanças que estão a remodelar a especialidade médica.
Qual é a mensagem?
A IA e a informática estão revolucionando a radiologia, permitindo avanços significativos na precisão do diagnóstico, eficiência e atendimento ao paciente.
A integração de tecnologias de IA está preparada para redefinir as funções dos radiologistas e melhorar a qualidade dos serviços de saúde prestados.
Quais são as 10 previsões?
1. Radiologia IA líder em medicina : A radiologia está na vanguarda da IA na área da saúde. Mais de 500 algoritmos de IA aprovados pela FDA, com cerca de 75% projetados para radiologia, surgiram. A radiologia, com seus dados de imagens digitais, é um campo ideal para aplicação de IA devido à sua objetividade e à combinação de imagens e relatórios de texto para aprendizado de máquina.
2. Assistentes virtuais para relatórios radiológicos : assistentes virtuais baseados em IA são configurados para redigir relatórios radiológicos, aliviando o esgotamento do radiologista e aumentando a produtividade. Esses assistentes combinarão visão computacional para análise de imagens e grandes modelos de linguagem para geração de texto.
3. Cockpit de interpretação de imagens unificado : Os avanços na computação e no armazenamento em nuvem estão permitindo a integração de exibição de imagens, relatórios e IA em uma estação de trabalho de radiologia unificada. Isso agilizará os fluxos de trabalho dos radiologistas e melhorará a colaboração com colegas clínicos.
4. IA altamente sensível que reduz a interpretação humana : A IA está se tornando altamente sensível, reduzindo a necessidade de interpretação de imagens humanas em certos casos, embora não substitua os radiologistas. As colaborações entre humanos e IA aumentarão a precisão do diagnóstico.
5. Modelos de linguagem para compreensão do paciente : Modelos de linguagem (LLMs) estão sendo implantados para fornecer explicações amigáveis aos pacientes sobre relatórios radiológicos, melhorando a compreensão do paciente e a comunicação com os radiologistas.
6. IA multimodal e saúde de precisão : a IA está configurada para analisar dados multimodais, vinculando estudos de imagem com genômica, notas clínicas e dados de dispositivos vestíveis. Isto levará a novos conhecimentos sobre o estadiamento e o tratamento da doença, avançando a saúde de precisão.
7. Redução de custos de troca de imagens on-line : Uma rede nacional contínua para troca de imagens baseada na Internet reduzirá a repetição de imagens, economizando potencialmente mais de US$ 200 milhões anualmente e melhorando o atendimento ao paciente.
8. Regulamentações reformadas para IA nos cuidados de saúde : Novos quadros regulamentares permitirão o ajuste fino dos algoritmos de IA em dados locais, acelerando melhorias na prestação de cuidados.
9. Bancos de dados de imagens em grande escala para IA : Iniciativas como MIDRC, N3C e RadImageNet estão abordando as limitações de dados em imagens médicas, abrindo caminho para algoritmos de IA médica diversos e confiáveis.
10. Organizações acadêmicas colaborativas que impulsionam a inovação em IA : Espera-se que instituições acadêmicas com acesso a dados clínicos, equipes interdisciplinares e conhecimento técnico profundo liderem a pesquisa e o desenvolvimento de IA na área da saúde.
Conclusão
O artigo enfatiza que o rápido progresso da IA na radiologia deverá transformar o campo na próxima década. Os radiologistas beneficiarão da IA ao automatizar tarefas rotineiras, permitindo-lhes concentrar-se nos aspectos intelectuais da sua profissão.
Esses avanços não apenas aumentarão a precisão do diagnóstico, mas também melhorarão o atendimento ao paciente e reduzirão custos no sistema de saúde. O potencial da IA em radiologia é vasto e traz a promessa de um futuro melhor para a área.
MERGULHO PROFUNDO
O futuro da IA e da informática em radiologia: 10 previsões
RSNA
24 de outubro de 2023
O computador, como ferramenta intelectual, pode remodelar o actual sistema de cuidados de saúde, alterar fundamentalmente o papel do médico e mudar profundamente a natureza do recrutamento de mão-de-obra médica e da educação médica.
William B. Schwartz, 1970 ( 1 )
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