Panebianco (Sapienza): "A inteligência artificial é de grande aporte para a radiologia diagnóstica"
Panebianco (Sapienza): contribuição da inteligência artificial à radiologia diagnóstica otimiza imagens, prioriza exames oncológicos e reduz tempo de laudo.
Giulliano Martini 
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Panebianco (Sapienza): "A inteligência artificial é de grande aporte para a radiologia diagnóstica"
Por Giulliano Martini — Em declaração feita hoje em Milão, a professora Valeria Panebianco, diretora do Departamento de Ciências Radiológicas, Oncológicas e Anatomo-Patológicas da Universidade Sapienza de Roma, definiu como "excelente" o contributo da inteligência artificial na radiologia diagnóstica. A fala ocorreu durante o evento "L'Ai nella diagnostica italiana: dall'adozione all'impatto clinico", organizado pela DeepHealth, em paralelo ao 52.º congresso nacional da Sociedade Italiana de Radiologia Médica e Intervencionista (SIRM).
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Segundo Panebianco, o radiologista já nasce inserido no universo digital e historicamente lida com grandes volumes de imagens que precisam ser sintetizadas pelo olhar humano. "Hoje, os softwares de inteligência artificial realizam essa síntese de forma automática, o que representa um aporte significativo", afirmou a pesquisadora.
Entre os benefícios validados pela prática clínica, a diretora aponta duas frentes imediatas: a correção de artefatos em exames de imagem e a triagem automática de exames com suspeita de neoplasia. No campo da oncologia, especialmente nas abordagens genito-urinárias, o uso de ferramentas instaladas em aparelhos de ressonância magnética tem permitido recuperar qualidade de imagens que, até então, seriam comprometidas por respiração intensa do paciente ou por movimentos peristálticos. "Esses artefatos hoje são cancelados automaticamente graças à AI", detalhou.
Panebianco ressaltou também a utilidade da inteligência artificial na priorização de laudos: quando um serviço precisa analisar uma longa série de ressonâncias magnéticas, os sistemas podem identificar automaticamente quais exames apresentam lesões suspeitas, permitindo que o radiologista inicie a leitura por esses casos e deixe para depois os estudos sem sinais oncologicamente relevantes.
O exemplo prático é ilustrativo: uma tomografia computadorizada total (TC total body) pode produzir cerca de 5.000 imagens. "Anteriormente, cada imagem demandava exame individual do especialista; hoje, esse trabalho é, em grande parte, feito pelo olhar da inteligência artificial, reduzindo substancialmente o tempo", observou Panebianco. O resultado, segundo ela, é otimização de tempo, redução de custos e diminuição do desgaste diário do radiologista.
Para que a inovação tecnológica realmente esteja a serviço do médico e do paciente, a diretora enfatizou a necessidade de adoção massiva e de formação profissional específica: é preciso criar perfis com competências mistas; profissionais que dominem medicina e radiologia e que entendam, de modo técnico, o funcionamento dos softwares de inteligência artificial, além de saber aplicá-los na rotina clínica. Esse ponto, disse Panebianco, exige transformação do sistema educacional e organização das estruturas hospitalares.
A declaração foi extraída da apuração durante o encontro promovido pela DeepHealth, num momento de crescente implementação de soluções baseadas em AI no ambiente radiológico europeu. A posição de Panebianco coincide com o cruzamento de evidências apresentadas em diversos clinical settings, que já demonstram ganhos em qualidade de imagem e eficiência operacional.
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