Inteligência artificial
Por Anderson Fedel Marques
Na história dos cuidados em saúde, a descoberta da radiografia foi sem dúvida um marco que revolucionou a forma de diagnosticar e tratar doenças. Tudo começou em 1895, quando o físico alemão Wilhelm Conrad Roentgen descobriu acidentalmente os raios X enquanto pesquisava os fenômenos de descarga elétrica. Ele observou que esses raios foram capazes de atravessar objetos sólidos e de impressionar placas fotográficas. Isso resultou no primeiro “raio-X” da história, uma imagem da mão de sua esposa.
Por cerca de 100 anos, a forma de realizar tomadas radiográficas permaneceu basicamente a mesma, com melhorias na eficiência dos processos de emissão de raios X e na redução do tempo de exposição.
No entanto, uma grande mudança começou a ocorrer nos anos 80 com o advento das tecnologias digitais. A partir desse momento, as imagens passaram a ser capturadas através de placas eletrônicas em vez de películas radiográficas, permitindo a otimização dos processos de armazenamento de imagem e uma redução ainda maior da dose necessária para a tomada. Essa tecnologia também possibilitou a obtenção de imagens mais sofisticadas, como é o caso da tomografia computadorizada, que fornece informações de imagem em três dimensões.
Possivelmente estamos agora vivenciando o terceiro momento mais importante na história das imagens médicas. O advento da Inteligência Artificial (IA) permite uma nova forma de lidar com imagens, abrindo assim um universo de possibilidades. Nas próximas linhas, exploraremos como a IA tem o potencial de transformar nossa interação com as imagens odontológicas.
Imagem digital
Com a digitalização dos processos radiológicos, a mudança não ocorreu apenas na forma de captura das imagens. A partir daí, o registro das radiografias passou a ser feito principalmente por meio de arquivos de computador. Na computação, todo registro de informação (incluindo imagens) é essencialmente uma sequência de números. Em imagens, chamamos cada fragmento de informação que compõe a imagem de pixel. Podemos simplificar a formação de uma imagem radiográfica, tradicionalmente concebida em preto e branco, como vários pontos que variam de 0 (totalmente preto) a 255 (totalmente branco), formando uma imagem. A figura a seguir ajuda a entender melhor este conceito:
Fonte da imagem
Note que na terceira figura restaram apenas números referentes à própria imagem. Esta é uma ilustração do funcionamento de um registro de imagem em um computador.
Algoritmos
O termo “algoritmo”, bastante popularizado pelos mecanismos de recomendação de sites de busca, propagandas e redes sociais, é essencialmente uma sequência de operações matemáticas.
Foi através de diversos algoritmos que pesquisadores desenvolveram, ao longo de muitos anos, o que hoje conhecemos como Inteligência Artificial. Um algoritmo de IA funciona processando informações na forma de números e devolvendo resultados igualmente numéricos. O que isso significa? Que os registros digitais nos possibilitam desenvolver algoritmos que utilizam IA para executar tarefas complexas. Vejamos o que já pode ser realizado:
Tarefas de imagem com IA
Os algoritmos de IA são construídos através de treinamento com uma grande quantidade de exemplos. Assim, um conjunto de informações com uma vasta base de dados pode ter potencial para o desenvolvimento de um modelo de IA. Podemos utilizar um conjunto de radiografias e “ensinar” o modelo a fazer uma classificação, por exemplo.
Foi o que pesquisadores de um estudo conduzido no Brasil realizaram. Eles utilizaram mais de 200.000 radiografias panorâmicas para treinar um modelo que classifica essas imagens como pertencentes a pessoas do gênero masculino ou feminino. Algo bastante promissor para a Odontologia Forense.
Outra possibilidade é o treinamento de um modelo para a tarefa de localização de pontos de referência em uma imagem. Na Odontologia isso é muito útil para confecção automática de análises cefalométricas, já que estas dependem principalmente da localização de pontos cefalométricos em telerradiografias. Na imagem abaixo, um exemplo de algoritmo que utiliza IA para confeccionar automaticamente traçados cefalométricos.
Outro tipo de tarefa ainda que pode ser realizada é a delimitação de estruturas de interesse. No contexto de imagem, esse tipo de processo é chamado de segmentação e pode proporcionar uma experiência completamente nova de visualização de imagens radiográficas. A identificação e segmentação de estruturas de interesse tem o potencial de reduzir a fadiga ocular do profissional ao interpretar uma radiografia, além de facilitar o entendimento do paciente sobre sua própria condição de saúde. Abaixo, temos um exemplo de ferramenta que utiliza segmentação de imagens e várias outras técnicas, com o uso de IA, para a interpretação de radiografias panorâmicas.
Perspectivas de uso da IA para imagens
Este foi um breve panorama do uso de inteligência artificial em imagens odontológicas. Mostramos alguns exemplos de ferramentas disponíveis para ilustrar o potencial de uso dessa tecnologia, mas há diversas outras soluções. Já é possível encontrar utilização de IA em tomografias computadorizadas e também em imagens não radiológicas, como fotos intrabucais. O universo de possibilidades aberto pela IA favorece a criação de soluções inovadoras, com potencial de facilitar a vida dos profissionais e também proporcionar uma nova experiência no consumo de imagens clínicas. Sem dúvida, o profissional que souber fazer melhor uso dessas soluções se destacará em sua área de atuação.
Referências
- https://www.britannica.com/science/X-ray
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1556-4029.15376
- https://cfaz.net/odontology.html
- https://diointeligencia.com.br/
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