A importância da união entre conhecimento de inteligência artificial e medicina nuclear para otimizar o diagnóstico de pacientes com suspeita de doença cardiovascular. Essa foi a abordagem trazida na aula Inteligência Artificial aplicada à Cardiologia Nuclear técnica pela técnica em radiodiagnóstico médico, Kamila Bernardo, no segundo dia da JPR 2024.
A especialista abordou os desafios em torno da tomografia computadorizada por emissão de fóton único (SPECT) para a melhor imagem cardíaca, diante de um contexto de atenuação de tecidos moles, dispersão proeminente da atividade subdiafragmática, movimentos do paciente durante os pacientes, dentre outros.
“Todos esses aspectos afetam em torno de 10% dos fótons. E é mais proeminente, por exemplo, quando há mamas volumosas ou abdômen protuso. Com isso, há redução da qualidade de visualização do ventrículo esquerdo”, explica Kamila. Como consequência, esse ruído na imagem pode ser o dificultador para o diagnóstico diferencial de uma fibrose, isquemia ou exame normal, por exemplo. “Além disso, podemos incorrer em falsos positivos”, acrescenta.
Nesse sentido, entra a importância da inteligência artificial, que oferece benefícios da correção de atenuação, gerando assim uma melhor qualidade de imagem, aumento da especificidade diagnóstico e permite o uso de scanners híbridos ou tomógrafos remotos. Com a tecnologia TruCorr, por exemplo, se faz a correção de atenuação de aprendizagem profunda para scanner cardíaco D-SPECT. Há melhora do fluxo de trabalho: sem transmissão de imagens, evita exposição adicional à radiação e melhora o melhora SPECT MPI quanto à qualidade de imagem, eficiência e precisão.
