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A sobrecarga de trabalho e o burnout entre radiologistas têm crescido com o aumento de exames por imagem. Nesse contexto, a IA generativa surge como aliada ao invés de substituta, ao automatizar partes do fluxo de trabalho, especialmente a elaboração de laudos e comunicação com pacientes. Em vez de competir com os especialistas, encontra espaço na interface entre leitura de imagem e reporte, abrindo caminho para aumento de produtividade.
No Brasil, onde a demanda por laudos cresce nas clínicas, hospitais e no SUS, adotar esse tipo de tecnologia pode significar mais eficiência e melhor atendimento, caso regulamentos e treinamentos de rede permitam.
Como a IA funciona
A ferramenta RadAI, por meio do recurso Omni Impressions, utiliza modelos de linguagem (LLMs) treinados com dados radiológicos para estruturar e gerar texto clínico a partir de exames ditados por radiologistas. Na prática, após o profissional ditar seus achados, a IA organiza o conteúdo, elabora seções como impressions e converte o texto técnico em linguagem acessível ao paciente, mantendo precisão clínica.
Além disso, a integração entre o Rad AI e o Omni Impressions com plataformas como a Calantic Digital Solutions, da Bayer, permite centralizar em um único sistema funcionalidades como agendamento de follow-ups e priorização de laudos urgentes — tudo com interface em nuvem, APIs robustas e segurança compatível com os principais regulamentos internacionais.
Resultados práticos
Estudos e análises de uso clínico mostram ganhos concretos. Em uma série temporal entre abril de 2023 e fevereiro de 2024, a ferramenta Rad AI reduziu o tempo médio para redigir a seção “Impression” de 30 segundos para 21 segundos — uma queda de mais de 30% por laudo. Esse ganho, ainda que pareça pequeno, representa economias significativas quando multiplicado por dezenas de exames por turno.
Além disso, outras métricas reportadas indicam uma redução de até 60 minutos por turno de trabalho, até 35 % menos texto ditado, e melhora na experiência clínica, com 84 % dos radiologistas relatando menor fadiga ao final do dia.
Esses resultados mostram eficiência operacional, tanto no tempo economizado, quanto nos impactos sobre a qualidade de vida e segurança do paciente.
Onde está sendo aplicada
A adoção começou nos EUA, com parcerias entre Bayer e Rad AI em junho de 2024 no SIIM (Society for Imaging Informatics in Medicine), integrando soluções ao Calantic. Sistemas de saúde americanos, sem fins lucrativos, como Advocate Health, Memorial Hermann, Corewell e Atlantic Health, investiram em 2025 visando escalar o uso dessa IA em mais de 100 hospitais. Ferramentas específicas como Rad AI Impressions, Reporting e Continuity automatizam, respectivamente, as impressões de laudo, estruturação ao captar o exame ditado e gestão de follow‑up.
Limitações e próximos passos
O uso de IA generativa em setores clínicos ainda enfrenta limitações: risco de “alucinações” (erros factuais), necessidade de grandes bases de dados, validação regulatória em diferentes mercados e desafios na integração com sistemas existentes. No entanto, este uso já cumpre papéis administrativos, abrindo caminho para passos futuros.
A próxima fase envolve a expansão para laudos autoestruturados em áreas como neuroimagem, mamografia e tomografia, exigindo validações clínico‑regulatórias e transparência dos modelos (explainability), além de interoperabilidade avançada.
O que o Brasil pode aprender com isso?
O Brasil pode adotar IA generativa em laudos para aliviar a sobrecarga do SUS e clínicas particulares. O SUS precisaria de parcerias público‑privadas e investimento em infraestrutura digital. Já clínicas e operadoras podem começar com piloto em setores regulados, adaptando para português e calibrando modelos locais.
FAQ
1. O que é IA generativa em radiologia?
É um tipo de IA baseada em modelos de linguagem que cria texto clínico automaticamente, organizando exames ditados por profissionais e estruturas de laudo.
2. Qual a diferença entre IA generativa e modelos tradicionais?
A IA generativa entende contexto e linguagem natural. Já os modelos tradicionais são usados apenas na detecção de lesões ou triagem de imagens e exigem validação regulatória mais complexa.
3. Já existem sistemas validados no Brasil?
Não há ainda soluções validadas em larga escala, mas o caminho já foi aberto por parcerias internacionais com empresas como Bayer que atuam em território nacional.
4. Quais ganhos um radiologista pode esperar?
Redução de até 60 minutos por plantão, menos fadiga, laudos mais claros e foco maior na interpretação crítica das imagens.
5. Quais os principais desafios técnicos e regulatórios?
Garantir a base de dados local, evitar erros (“alucinações”), atender requisitos da Anvisa, integrar com prontuário eletrônico e treinar equipes.
