O futuro da radiologia: inteligência artificial e automação no diagnóstico por imagem
Postado em: 15/09/2025
A Radiologia está entrando em uma nova era. Impulsionada pela inteligência artificial (IA) e pela automação, essa especialidade tem vivenciado uma transformação profunda que promete melhorar a precisão diagnóstica, reduzir erros e tornar o cuidado mais ágil e personalizado.
Na minha prática, essas inovações representam não apenas avanço tecnológico, mas também a oportunidade de oferecer diagnósticos ainda mais assertivos e humanizados.
A seguir, conheça como tecnologias estão moldando o futuro da radiologia com base em evidências científicas recentes!
A inteligência artificial como segunda leitora em mamografia
Um dos campos mais avançados da IA na “Radiologia” é o rastreamento do câncer de mama.
Mamografias realizadas com tomossíntese, por exemplo, geram centenas de imagens por exame — e a análise minuciosa de todas essas imagens exige tempo e atenção.
Aqui, a IA tem se mostrado uma aliada poderosa. Esses sistemas são capazes de destacar áreas suspeitas automaticamente, classificar lesões com base em critérios padronizados, reduzir taxas de falso-negativo e falso-positivo e sugerir prioridade de análise para casos mais críticos.
Na minha experiência, esse suporte da IA se integra à análise clínica, contribuindo para decisões mais rápidas e seguras no diagnóstico precoce do câncer de mama.
Automação na radiologia: reconstrução e interpretação de ressonância magnética
A ressonância magnética (RM) também tem se beneficiado de sistemas automatizados que reduzem o tempo de aquisição das imagens.
Segundo o Journal of Magnetic Resonance Imaging (2023), a aplicação da IA pode diminuir em até 50% o tempo do exame, otimizando o fluxo de atendimento sem perda de qualidade.
Além disso, algoritmos baseados em redes neurais estão sendo utilizados para reduzir artefatos de movimento, aumentar a resolução espacial sem necessidade de tempo adicional, gerar mapas funcionais automáticos para avaliação de perfusão e difusão e identificar padrões de lesões sugestivas de endometriose com maior sensibilidade, por exemplo.
Esse tipo de automação, aliado ao conhecimento clínico da médica, torna a RM ainda mais valiosa em casos complexos, como a avaliação de endometriose profunda ou o mapeamento pélvico para infertilidade.
Aplicações emergentes na ultrassonografia e dermatologia
Embora o ultrassom seja um exame altamente operador-dependente, a IA tem mostrado avanços promissores também nessa área.
Softwares de reconhecimento automático de estruturas já estão em uso para contagem folicular em exames ginecológicos, cálculo automatizado de volume uterino e ovariano e avaliação de nódulos tireoidianos com classificação automatizada TI-RADS.
Com o crescimento da ultrassonografia dermatológica, a IA também deve ser utilizada para diferenciar lesões cutâneas benignas e suspeitas, contribuindo para diagnósticos mais rápidos e encaminhamentos mais precisos para biópsia.
O papel do radiologista não desaparece — ele evolui
Apesar do avanço tecnológico, o consenso entre entidades médicas, como o American College of Radiology (ACR), é que a IA não substitui o radiologista.
Pelo contrário: ela amplia a capacidade diagnóstica e libera tempo para que o médico se concentre na interpretação clínica, no diálogo com colegas e no atendimento mais próximo ao paciente.
O futuro da radiologia é híbrido: uma integração entre inteligência artificial, automação e conhecimento médico. Para profissionais, isso significa maior eficiência, menos margem de erro e um cuidado mais centrado no paciente — com diagnósticos mais precisos, tratamentos mais eficazes e resultados mais humanos.
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Dra. Flávia Mansur Starling
CRM: 105273 MG l 210663 SP
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