Aaron Nicolson trabalha com seu modelo para relatórios automatizados de raios X. Crédito: CSIRO
Um dos dois australianos usa regularmente a inteligência artificial (IA), com o número que deve crescer. A IA aparece em nossas vidas mais proeminente do que nunca, com a chegada do ChatGPT e outros chatbots.
Pesquisadores do Centro de Pesquisa Australiana de Saúde Australiana (AHRC) da CSIRO investigam como os sistemas que suportam os chatbots podem ser utilizados para um empreendimento mais altruístico: para revolucionar os cuidados de saúde.
As versões anteriores do ChatGPT foram construídas em um sistema de IA chamado Modelo de Linguagem Grande (LLM) e foi completamente baseado em texto. Você “conversaria” com isso entrando no texto.
Por exemplo, a versão mais recente do ChatGPT contém modelos de linguagem visual (VLM) que adicionam entendimento visual sobre as habilidades linguísticas da LLM. Isso significa que ele pode “ver”, descrever o que “vê” e conectá -lo ao idioma.
Os pesquisadores do AHRC agora usam VLMs para interpretar imagens médicas como raios-X.
É uma tecnologia complicada, mas o objetivo é fácil: apoiar os radiologistas e reduzir o fardo para eles.
Modelos de linguagem visual transformam análise de raio x
O Dr. Aaron Nicolson, pesquisador da AEHRC, é um dos pesquisadores que trabalham no projeto.
Ele disse que todos os tipos de imagem podem ser usados com VLMs, mas sua equipe se concentra em raios X no peito.
Os raios-X na mama são usados por muitos motivos importantes, inclusive para diagnosticar condições cardiovasculares, tela de câncer de pulmão e controlar a localização de dispositivos médicos, como os marcapassos.
Geralmente, especialistas treinados – radiologistas – são obrigados a interpretar as imagens complexas e produzir um relatório de diagnóstico.
Mas na Austrália, os radiologistas estão sobrecarregados.
“Existem poucos radiologistas para a montanha do trabalho que devem ser concluídos”, disse Nicolson.
É provável que o problema seja pior com o número de pacientes e raios X que são levados para continuar aumentando, especialmente quando a população envelhece.
É por isso que Nicolson desenvolve um modelo que usa um VLM para produzir raios X a partir de raios X.
“O objetivo é criar tecnologia que possa ser integrada ao fluxo de trabalho dos radiologistas e fornecer ajuda”, disse ele.
O exercício torna (quase) perfeito
Educar VLM significa muitos dados. Quanto mais informações um modelo tiver, melhor poderá fazer previsões.
O VLM recebe a mesma informação que um radiologista obteria-x-feixes e a indicação do paciente, explicou Nicolson.
“Então damos ao modelo o relatório radiológico correspondente escrito por um radiologista. O modelo aprende a produzir um relatório com base em imagens e informações dadas”, disse ele.
Como os seres humanos, os modelos de IA são melhorados praticando.
“Treinamos o modelo com centenas e milhares de raios X. Quando o modelo treina mais dados, ele pode fornecer relatórios mais precisos”, disse Nicolson.
Nesta fase de sua pesquisa, Nicolson viu melhorar ainda mais a precisão dos relatórios – então ele decidiu tentar algo novo.
“Demos ao modelo o registro do paciente da sala de emergência também”, disse ele.
“Isso significa informações como a principal queixa do paciente quando são acionadas, seus sinais vitais durante a estadia, os medicamentos que eles geralmente tomam e os medicamentos administrados durante a estadia do paciente”.
Assim como ele esperava, o que deu ao modelo essas informações extras melhoraram a precisão dos relatórios radiológicos.
“Estamos tentando levar a tecnologia a um ponto em que ela pode ser considerada para tentativas prospectivas. Este é um grande passo nessa direção”, disse ele.
AI ética e aplicável
Além de gerar relatórios de diagnóstico a partir de raios X a partir da mama, o AEHRC examina outras aplicações do VLM.
O Dr. Arvin Zhuang, no pós-doutorado da AEHRC, usa o VLMS para recuperar informações de fotos de documentos médicos. Processar os documentos como uma imagem e não o texto possibilita a recuperação de maneira mais eficaz.
É um momento emocionante para Nicolson e Zhuang, mas as considerações éticas e de segurança estão sempre lá.
“Queremos garantir que o modelo seja eficaz para todas as populações. Para isso, devemos considerar e lidar com problemas como preconceitos demográficos nos dados em que treinamos nossos modelos”, disse Nicolson.
Ele também observa que a tecnologia não foi projetada para substituir especialistas médicos.
“A tecnologia não tomará decisões clínicas.
Atualmente, ele e sua equipe estão realizando um exame da tecnologia em colaboração com o Hospital Princess Alexandra em Brisbane e avalia como os relatórios gerados pela IA se comparam aos produzidos por radiologistas humanos.
Eles também estão procurando ativamente locais clínicos adicionais para participar de novas tentativas, para avaliar a eficiência da tecnologia em uma ampla gama de configurações.
Citar: Inteligência artificial revoluciona a análise de imagem médica (2025, 10) 10 de agosto de 2025 em https://medicalxpress.com/news/2025-08-tificial-intelligence-volution-medical-image.html
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