O uso de Inteligência Artificial (IA) na medicina tem transformado a prática médica, com algoritmos e modelos de aprendizado de máquina desempenhando papéis cruciais na interpretação de imagens e análise de dados.
Na radiologia, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) e a visão computacional são duas vertentes da IA que assumem funções complementares. Enquanto a visão computacional é vital para a análise de imagens radiológicas, o PLN desempenha um papel igualmente significativo na interpretação e extração de informações dos laudos associados.
O PLN na radiologia não se limita apenas à análise de texto, mas atua como um componente na compreensão dos relatórios médicos, extraindo informações importantes dos laudos e fornecendo insights que complementam as informações visuais obtidas pela visão computacional.
Mas, afinal, o que é PLN?
O Processamento de Linguagem Natural é uma das áreas da IA que tem por objetivo capacitar máquinas a compreender e processar a linguagem natural (a linguagem que nós, seres humanos, utilizamos para nos comunicar).
Através de algoritmos de aprendizado de máquina, modelos treinados conseguem analisar textos em linguagem natural, extrair informações relevantes e até gerar textos sintéticos.
As técnicas de PLN estão ganhando destaque em diversos campos, como detecção de spam, classificação de textos, correção gramatical, tradução automática, análise de sentimentos e chatbots. Na área clínica, os modelos de PLN são treinados para extrair informações relevantes do paciente, predizer diagnósticos, identificar tratamentos eficazes e, assim, facilitar a tomada de decisões.
Na área de radiologia, as técnicas de PLN têm demonstrado grande potencial na análise de laudos radiológicos, melhorando o fluxo de trabalho clínico e estruturando relatórios radiológicos.
Aplicações de PLN na radiologia
A seguir, apresentamos as principais aplicações de PLN na radiologia.
- Extração de Informações
Modelos de PLN podem ser treinados para detectar diagnósticos específicos dentro do contexto de um laudo radiológico, como identificar fraturas osteoporóticas esqueléticas a partir de relatórios agregados.
- Respostas a Perguntas Clínicas
Com técnicas de PLN, é possível analisar grandes volumes de relatórios médicos para responder perguntas clínicas e de pesquisa. Isso inclui treinar modelos para detectar diagnósticos específicos, como doença tromboembólica, e encontrar achados clinicamente relevantes incidentais.
- Sumarização e Simplificação
Laudos radiológicos frequentemente utilizam terminologias técnicas complexas para pacientes. O PLN pode gerar automaticamente relatórios em linguagem simples, facilitando a explicação dos achados de imagem aos pacientes e aumentando assim a sua compreensão.
- Classificação de Texto e Modelagem de Tópicos:
A classificação textual e a modelagem tópica possibilitam a identificação e organização de relatórios radiológicos com base em seus principais conceitos, permitindo que os relatórios de radiologia possam ser organizados por diagnóstico, por exemplo.
Conclusão
As técnicas de PLN aplicadas à radiologia demonstram grande potencial na análise de laudos radiológicos, melhorando não apenas o fluxo de trabalho clínico, mas também enriquecendo a interpretação dos resultados. A integração de PLN com visão computacional abre as portas para uma compreensão mais abrangente e precisa das informações contidas nos registros radiológicos.
O uso de Processamento de Linguagem Natural na área da radiologia abre um caminho promissor para a evolução da prática médica. A capacidade dos modelos de PLN em analisar e interpretar laudos radiológicos oferece vários benefícios, que vão desde a automação de tarefas até a geração de insights clínicos.
Embora os recursos de PLN prometam melhorias na análise de laudos radiológicos, existem alguns desafios específicos ao se trabalhar com esse tipo de texto. A variabilidade na linguagem médica e as questões éticas, como viés linguístico e privacidade dos pacientes, destacam a importância de uma abordagem responsável ao utilizar PLN na radiologia.
A colaboração entre profissionais da saúde, especialistas em PLN e pesquisadores é importante para superar esses desafios, moldando um futuro onde a inteligência artificial e a expertise médica evoluam em sinergia.
Bibliografia
https://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/rg.2021200113
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0899707123000475
