IA para auxílio ao diagnóstico médico

Contexto

Hospital universitário (CHU) de 2.000 leitos com um serviço de radiologia realizando 300K exames de imagem por ano (ressonância, tomografia, radiografia). A equipe de 25 radiologistas enfrenta uma carga de trabalho crescente (+10%/ano) sem possibilidade de contratação (escassez de radiologistas). O prazo de leitura dos exames não urgentes passou de 24h para 48h em 2 anos.

Problema & Desafio

Prazo de leitura radiológica dos exames não urgentes: 48h, impactando o atendimento dos pacientes. Carga de trabalho dos radiologistas: +10%/ano sem possibilidade de recrutamento (escassez nacional). Exames urgentes às vezes perdidos na fila de espera: os casos graves nem sempre são detectados rapidamente. Fadiga dos radiologistas: taxa de erro estimada em 3-5% no final do dia. Impossibilidade de rastrear sistematicamente os incidentalomas (achados fortuitos).

Solução & Entregas

IA de auxílio à leitura radiológica treinada em 500K+ exames anotados pelos radiologistas do hospital universitário. Pré-triagem automática dos exames por urgência: os casos suspeitos de patologia grave são priorizados. Auxílio à detecção: destaque das áreas de interesse nas imagens (nódulos, fraturas, derrames). Segundo leitor IA: verificação sistemática dos exames com alerta em caso de discordância. Dashboard de performance: tempo de leitura, concordância IA/radiologista, taxa de detecção por patologia. Operado a longo prazo com SLAs contratuais.

Tecnologias