UF Health lança iniciativa de pesquisa de IA em radiologia

Usar ferramentas de inteligência artificial para tornar o trabalho dos radiologistas mais preciso e eficiente é o objetivo dos pesquisadores de saúde da Universidade da Flórida embarcarem em uma colaboração acadêmico-indústria.

A aliança de pesquisa será usada para ajudar a desenvolver e otimizar soluções baseadas em IA que melhoram a qualidade e a segurança, ajudando os radiologistas a trabalhar de forma mais rápida e eficaz.

"Pretendemos acelerar o desenvolvimento de soluções que permitam a integração perfeita da IA ​​na prática clínica. Essas melhorias fornecerão processos de maior qualidade e econômicos para melhorar o atendimento ao paciente", disse Reza Forghani, MD, Ph.D., professor de radiologia e inteligência artificial na Faculdade de Medicina da UF e vice-presidente de IA.

Para fazer isso, a UF Health está trabalhando com a Nuance Communications Inc., uma empresa de Burlington, Massachusetts, especializada em reconhecimento de voz em radiologia e implantação de IA. Na UF Health, a empresa trabalhará com o laboratório de Forghani para otimizar o fluxo de trabalho de radiologia e implantar ferramentas de IA usando a Precision Imaging Network da Nuance. A colaboração também deve levar ao desenvolvimento de ferramentas aprimoradas de reconhecimento de voz radiológica, disse Forghani.

Na radiologia, as imagens coletadas dos pacientes são apenas uma parte de um esforço maior. O coração do trabalho de um radiologista é o relatório de radiologia, um documento detalhado que descreve o resultado de um exame de imagem e transmite informações cruciais sobre o diagnóstico do paciente, a resposta ao tratamento e os resultados do procedimento. Combinar a tecnologia de reconhecimento de voz com IA é uma maneira de melhorar a precisão e a eficiência dos relatórios de radiologia, disse Forghani, e reduzir significativamente o tempo necessário para produzi-los. Isso significa que os radiologistas podem gastar menos tempo em relatórios e mais em outros assuntos relacionados ao paciente, disse ele. O uso da IA ​​para produzir relatórios de radiologia com mais eficiência deve ajudar a fornecer informações cruciais aos médicos primários dos pacientes de maneira mais oportuna. No futuro, a IA também pode ser usada para rastrear recomendações para garantir a segurança do paciente e o acompanhamento adequado, disse Forghani.

A capacidade de um sistema baseado em IA de coletar textos e dados importantes espalhados por documentos e relatórios volumosos ajuda pacientes e radiologistas, disse Patrick Tighe, MD, professor de anestesiologia e reitor associado para aplicação e implementação de IA na Faculdade de Medicina da UF.

"Os radiologistas estão sob cada vez mais pressão para interpretar imagens médicas progressivamente complexas com pacientes cada vez mais doentes. Ao simplificar os relatórios, um sistema como este os ajuda a se concentrar nas partes mais raras e especiais do que fazem - focando no diagnóstico da condição médica do paciente ", disse Tighe.

A Precision Imaging Network da Nuance é uma plataforma de imagens diagnósticas centrada no paciente que fornece informações de pacientes geradas por IA para toda a gama de fluxos de trabalho clínicos e administrativos.

"Ao alavancar a escala da Nuance em diagnóstico por imagem, a UF Health está aplicando avanços rápidos em IA de imagem para melhorar os resultados clínicos, o desempenho financeiro e a eficiência em toda a jornada do paciente, desde a triagem até o acompanhamento. Temos orgulho de colaborar com a equipe da UF Health neste importante esforço", disse Calum Cunningham, vice-presidente sênior e gerente geral da empresa.

Forghani e Nuance já implantaram uma plataforma clínica para seu trabalho e passarão o próximo ano determinando com que facilidade e eficiência novos algoritmos de IA podem se tornar funcionais. Forghani e seus colaboradores também trabalharão com a empresa em projetos para aprimorar os relatórios de interpretação radiológica — focando especificamente na qualidade e eficiência — e garantindo que os algoritmos tenham um desempenho eficaz.

O Laboratório de Radiomics e Inteligência Aumentada de Forghani no Instituto Norman Fixel para Doenças Neurológicas da UF Health trabalhará no desenvolvimento do sistema enquanto os testes clínicos serão realizados no Hospital Shands da UF Health.