A radiografia do t\u00f3rax continua sendo uma ferramenta simples e amplamente utilizada para rastrear doen\u00e7as como o c\u00e2ncer de pulm\u00e3o. No Jap\u00e3o, ela faz parte dos exames de sa\u00fade obrigat\u00f3rios nas empresas. No entanto, sua interpreta\u00e7\u00e3o exige grande expertise. Para limitar erros, geralmente dois m\u00e9dicos analisam cada imagem, o que aumenta sua carga de trabalho.<\/p>\n
Um estudo recente avaliou se softwares de intelig\u00eancia artificial poderiam assumir o papel do primeiro leitor nesse sistema de dupla leitura. Os pesquisadores analisaram mais de 320.000 radiografias realizadas entre 2018 e 2020. Entre os casos suspeitos de c\u00e2ncer de pulm\u00e3o, tr\u00eas modelos de IA foram testados. Resultado: essas ferramentas detectaram entre 62% e 77% das anomalias, contra 59% para os m\u00e9dicos humanos. Mesmo ao se concentrar apenas nos n\u00f3dulos pulmonares, os mais frequentes, o desempenho das IAs permaneceu superior, com taxas de detec\u00e7\u00e3o variando de 64% a 76%, enquanto os m\u00e9dicos alcan\u00e7avam 59%.<\/p>\n
A intelig\u00eancia artificial demonstrou, assim, uma capacidade pelo menos equivalente \u00e0 dos profissionais, ou at\u00e9 melhor. Por outro lado, ela gerou mais alertas falsos. Enquanto os m\u00e9dicos produziam muito poucos, os softwares identificaram entre 6 e 15 para cada 100 exames, dependendo do modelo utilizado. Esses erros ocorrem frequentemente quando estruturas normais, como costelas ou vasos, s\u00e3o confundidas com les\u00f5es.<\/p>\n
Esses resultados sugerem que a IA poderia, de fato, substituir o primeiro leitor no rastreamento. Isso permitiria reduzir a carga dos m\u00e9dicos, mantendo a qualidade do diagn\u00f3stico. No entanto, os n\u00f3dulos mais discretos ou menores continuam sendo um desafio para essas ferramentas. Uma vigil\u00e2ncia aumentada do segundo leitor humano seria, portanto, necess\u00e1ria para os casos dif\u00edceis.<\/p>\n
Essa abordagem poderia padronizar as interpreta\u00e7\u00f5es e limitar as varia\u00e7\u00f5es de acordo com a experi\u00eancia dos profissionais. Estudos complementares em v\u00e1rios centros m\u00e9dicos ser\u00e3o necess\u00e1rios para confirmar esses benef\u00edcios e avaliar o impacto na organiza\u00e7\u00e3o dos cuidados. O objetivo \u00e9 integrar progressivamente essas tecnologias na pr\u00e1tica corrente, sem sacrificar a precis\u00e3o do rastreamento.<\/p>\n
DOI\u00a0:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11604-026-01973-z<\/a><\/p>\n Titre\u00a0:<\/strong> Can AI substitute the first reader in chest radiograph screening? A retrospective non-inferiority evaluation<\/p>\n Revue : <\/strong> Japanese Journal of Radiology<\/p>\n \u00c9diteur : <\/strong> Springer Science and Business Media LLC<\/p>\n Auteurs : <\/strong> Kotaro Yoshida; Atsushi Takamatsu; Rie Tanaka; Tetsuo Matsunaga; Antoine Choppin; Aya Tonouchi; Satoshi Kobayashi; Takeshi Kobayashi<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" A intelig\u00eancia artificial pode substituir um m\u00e9dico no rastreamento do c\u00e2ncer de pulm\u00e3o por radiografia? A radiografia do t\u00f3rax continua sendo uma ferramenta simples e amplamente utilizada para rastrear doen\u00e7as como o c\u00e2ncer de pulm\u00e3o. No Jap\u00e3o, ela faz parte dos exames de sa\u00fade obrigat\u00f3rios nas empresas. No entanto, sua interpreta\u00e7\u00e3o exige grande expertise. Para… Continuar lendo A intelig\u00eancia artificial pode substituir um m\u00e9dico no rastreamento do c\u00e2ncer de pulm\u00e3o por radiografia?<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2,4,3],"tags":[],"class_list":["post-15","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ciencia-e-tecnologia","category-humano","category-saude","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":16,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15\/revisions\/16"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/theroboticsreview.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}