Por Vanessa Sulina
Fotos ASA 400 Studio
O 4º Encontro Latino-Americano de IA em Saúde aconteceu neste sábado (3), durante a JPR 2025, e reuniu especialistas brasileiros e estrangeiros para compartilhar conhecimentos, experiências e aplicações práticas do uso de inteligência artificial na radiologia.
Entre os principais destaques, estiveram as discussões sobre modelos de linguagem, conhecidos como LLMs (Large Language Models) — modelos de IA treinados com grandes volumes de texto para entender, gerar e interagir em linguagem natural. Outro tema em evidência foram os agentes de IA: sistemas autônomos que combinam modelos como o GPT-4 com ferramentas externas — como e-mail, planilhas, bancos de dados e navegadores — para executar tarefas complexas em sequência, sem intervenção humana.
Um dos coordenadores do Encontro, o médico radiologista intervencionista Dr. Thiago Julio, destacou: “Este evento na JPR já é considerado um sucesso, pois chega à sua quarta edição. Abordamos temas de grande relevância e os palestrantes estão trazendo conteúdos altamente atualizados. A IA evolui muito rápido — o que era novidade há um mês já está ultrapassado.”
O diretor médico da Bunkerhill Health, Dr. Felipe Kitamura, abriu o encontro com uma aula sobre modelos fundamentais em radiologia. Em seguida, o professor assistente de neurorradiologia e diretor do AI Lab da UTSouthwestern (Dallas, TX), Paulo Eduardo de Aguiar Kuriki, abordou modelos multimodais e o uso de LLMs com agentes de inteligência artificial.
Entre os convidados internacionais, o professor José Carmelo Albillos Merino, da Universidade de Valladolid (Espanha), destacou o uso crescente da IA na saúde como ferramenta complementar à atuação médica. Segundo ele, a tecnologia já permite oferecer recomendações personalizadas, adaptadas às instituições e às características de cada paciente.
Espanha: tecnologia como peça-chave na modernização da radiologia
Apesar das vantagens, Dr. Merino ressaltou que o uso da IA ainda enfrenta desafios significativos: “Os algoritmos precisam ser ajustados para cada especialidade, validados regionalmente e atualizados continuamente para evitar vieses. Questões éticas também estão em debate.”
Na Espanha, sistemas baseados em IA, desenvolvidos em parceria com universidades, já automatizam agendamentos de exames, considerando a disponibilidade dos equipamentos e as necessidades específicas dos pacientes. A tecnologia também tem impacto direto na aquisição de imagens — com redução de erros, maior velocidade e otimização da dose de radiação — e no processamento dos exames, consolidando-se como peça essencial na modernização dos fluxos radiológicos.
Caso de sucesso no Brasil: IA aplicada à escanometria
O médico radiologista do Hospital Albert Einstein, Dr. Conrado Eduardo Foelker, apresentou um caso de sucesso envolvendo uma solução de IA que automatiza medições em exames de escanometria (raio-X dos membros inferiores). O projeto, realizado em parceria com a Philips, dobrou a produtividade e reduziu significativamente a fadiga dos radiologistas.
A solução combina diferentes modelos de IA para segmentar imagens e calcular medidas automaticamente, integrada a uma interface visual intuitiva. Segundo Dr. Foelker, um dos diferenciais do projeto foi o foco na experiência do usuário e o envolvimento gradual dos médicos na fase de testes. “A chave é focar na solução do problema e não na tecnologia em si, o que resulta em um produto real e aplicável, e não apenas em uma demonstração tecnológica”, afirmou.
HC de Ribeirão Preto e o uso clínico da IA
Na aula de encerramento do encontro, o neurorradiologista do Centro de Ciências das Imagens e Física Médica do Hospital das Clínicas da USP de Ribeirão Preto apresentou os avanços na aplicação de IA na instituição. Entre as soluções já implementadas estão algoritmos para detecção automática de hemorragias intracranianas, AVCs e lesões em pacientes com esclerose múltipla, além de ferramentas para segmentação cerebral em casos de demência.
Integrados ao sistema de imagens médicas (PACS), esses algoritmos priorizam exames urgentes e apoiam a tomada de decisão clínica. “A IA não substitui o radiologista, mas aumenta sua eficiência ao assumir tarefas repetitivas e oferecer suporte em situações complexas”, afirmou o especialista. Segundo ele, a decisão final deve sempre permanecer com o profissional humano.
Também participaram do encontro o coordenador médico de TI e imagens do Hospital Sírio-Libanês, Dr. Felipe Veiga, que falou sobre ferramentas de extensão de agentes, e o Dr. Thiago Julio, que compartilhou uma visão geral do mercado de startups de IA em saúde. Os congressistas também acompanharam a aula do médico argentino, Dr. Hernan Chaves, coordenador docente e chefe de tomografia computadorizada da Fleni (Argentina), que abordou o tema das métricas em IA. Já o radiologista Dr. Eduardo Moreno Judice de Farina também trouxe novidades e contribuições sobre a aplicação da tecnologia no setor.
