A GE HealthCare firmou uma colaboração estratégica com a NVIDIA para o desenvolvimento de tecnologias autônomas voltadas para exames de raio-X e ultrassom. A iniciativa visa enfrentar desafios da área da saúde, como a escassez de profissionais de radiologia e o aumento da demanda por diagnósticos rápidos e precisos.
A parceria expande um relacionamento de 16 anos entre as empresas e busca utilizar inteligência artificial para otimizar fluxos de trabalho e melhorar a eficiência dos exames. Atualmente, raio-X e ultrassom figuram entre os métodos de imagem médica mais utilizados globalmente, com cerca de 4,2 bilhões de exames realizados anualmente¹. O crescimento da população idosa e a sobrecarga dos sistemas de saúde têm acentuado a necessidade de soluções que agilizem processos e reduzam o tempo de diagnóstico².
Automação no raio-X para reduzir a sobrecarga de profissionais
Segundo a GE HealthCare, a colaboração se apoiará na plataforma NVIDIA Isaac for Healthcare, que combina tecnologias de IA física, incluindo o ambiente de simulação NVIDIA Omniverse, para o treinamento e teste de dispositivos autônomos em ambientes virtuais. A plataforma NVIDIA Cosmos também será utilizada para acelerar o desenvolvimento e a validação dessas soluções antes da implantação no ambiente clínico real.
No primeiro momento, os esforços se concentrarão na automação de procedimentos de raio-X, buscando reduzir tarefas repetitivas executadas por técnicos e aumentar o tempo dedicado ao atendimento direto ao paciente. Estão previstos ainda estudos sobre formas de interação entre as máquinas e os pacientes para orientação automática durante os exames.
Soluções para desafios no uso do ultrassom
No campo do ultrassom, as empresas planejam desenvolver sistemas autônomos que possam mitigar a sobrecarga de trabalho dos profissionais. De acordo com dados recentes, cerca de 90% dos sonografistas relatam distúrbios musculoesqueléticos relacionados à atividade laboral⁴, enquanto 81% dos hospitais dos Estados Unidos enfrentam falta de tecnólogos de radiologia⁵. A automação de tarefas e a incorporação de IA para interpretação de imagens e navegação robótica são apontadas como estratégias para reduzir o esforço físico e aumentar a eficiência operacional⁶ ⁷.
Inteligência artificial para acelerar o futuro dos diagnósticos
“A inteligência artificial e a IA física oferecem uma oportunidade para expandir o acesso a sistemas avançados de imagem”, afirmou Kimberly Powell, vice-presidente de saúde da NVIDIA. Segundo ela, o treinamento e o teste conjunto de soluções autônomas podem acelerar a evolução dos diagnósticos por imagem, inicialmente focando em raio-X e ultrassom.
