NHS Usará IA para Detecção de Fraturas Diante da Escassez de Funcionários

O NHS recebeu o aval do Instituto Nacional para Saúde e Excelência em Cuidados (Nice) para começar a usar a tecnologia de IA para melhorar a detecção de fraturas em raios-X, conforme relatado hoje pelo The Guardian.

Esse avanço poderia beneficiar milhões de pacientes em toda a Inglaterra, oferecendo um exame de IA de £1 para verificar a suspeita de ossos quebrados. O exame de IA visa reduzir o número de fraturas não detectadas, um problema frequente nos departamentos de emergência, observou o The Guardian.

Fraturas perdidas ou diagnosticadas tardiamente compõem cerca de 10% dos casos nas unidades de pronto atendimento e centros de cuidados urgentes, tornando-se um dos erros médicos mais comuns, de acordo com o The Guardian.

Nice afirmou que esses diagnósticos perdidos podem levar a complicações graves, incluindo a redução da qualidade de vida relacionada à saúde e, em alguns casos, consequências que alteram a vida ou ameaçam a vida.

Nice observa que o NHS também incorreu em custos significativos em danos, litígios e tratamentos adicionais devido a esses erros. À luz dessas pressões, a IA está sendo introduzida para apoiar os médicos a garantir que as fraturas sejam corretamente identificadas e tratadas de maneira oportuna.

Nice enfatizou a raiz do problema, afirmando, “Os radiologistas podem não ter tempo para relatar formalmente sobre raios-X para suspeitas de fraturas no Pronto Socorro antes de um diagnóstico ser feito, deixando os diagnósticos serem feitos apenas com base na interpretação de um clínico do Pronto Socorro menos especializado/habilidoso. Isso contribui para um problema de fraturas perdidas.”

Com os serviços de emergência enfrentando alta demanda e escassez de pessoal, as taxas de vagas para radiologistas estão em 12,5%, enquanto os radiografistas enfrentam uma deficiência de 15%. Enquanto isso, o número de pacientes que necessitam de exames diagnósticos aumentou mais de 25% nos últimos cinco anos, conforme observado pela Nice.

A implementação da IA, no entanto, não tem a intenção de substituir a expertise humana, mas sim de complementá-la. De acordo com a Nice, “A tecnologia de suporte à decisão clínica não deve ser usada isoladamente para fazer um diagnóstico, mas sim para apoiar a interpretação de um profissional treinado.”

Essa colaboração entre profissionais humanos e IA visa reduzir a ocorrência de fraturas perdidas e melhorar os resultados dos pacientes, garantindo diagnósticos mais rápidos e precisos, observou Nice.

Além disso, poderia ajudar a aliviar a carga de trabalho para os radiologistas, permitindo que eles se concentrem em casos mais complexos onde sua expertise é mais necessária. A IA também poderia ajudar a agilizar o processo diagnóstico, reduzindo o número de retornos de pacientes e tratamentos desnecessários, de acordo com Nice.

Mark Chapman, diretor da HealthTech em Nice, disse ao The Guardian: “Essas tecnologias de IA são seguras para uso e podem identificar fraturas que os humanos podem deixar passar devido à pressão e às demandas sob as quais esses grupos profissionais trabalham.”

O uso de IA em imagens médicas está ganhando impulso globalmente. No mês passado, pesquisadores do MIT anunciaram uma nova ferramenta de IA chamada ScribblePrompt, projetada para acelerar o processo de análise de imagens médicas, como ressonâncias magnéticas e raios-X.

Essa notícia chega após um mês em que o NHS Wythenshawe Hospital, em Manchester, anunciou a introdução de uma ferramenta robótica para melhorar a detecção precoce de câncer de pulmão, possivelmente reduzindo o tempo de diagnóstico e tratamento em meses.

Essa ação faz parte de uma tendência mais ampla de incorporação da IA na saúde. Além da detecção de fraturas, a IA está sendo aplicada em outras áreas do diagnóstico médico.

Exemplos recentes incluem o uso de IA para diagnosticar doenças por meio da análise de imagens da língua e monitorar a progressão da doença de Parkinson.

O potencial da IA na área da saúde é cada vez mais evidente, oferecendo soluções para melhorar a precisão dos diagnósticos e aliviar algumas das pressões enfrentadas pelos sistemas de saúde sobrecarregados.