A inteligência artificial já faz parte da rotina da tomografia oncológica, mas seu papel está longe da ideia de substituir especialistas. Atualmente, as aplicações mais consolidadas concentram-se na aquisição de imagens, reconstrução avançada, redução de ruído, automação de tarefas operacionais, segmentação de estruturas e suporte à análise quantitativa. Esse conjunto de recursos contribui para aumentar a eficiência dos fluxos assistenciais e ampliar a padronização dos exames. A associação entre IA e tomografia espectral ganha destaque por permitir a integração de informações anatômicas, funcionais e quantitativas, incluindo parâmetros como concentração de iodo, número atômico efetivo e densidade eletrônica. Em oncologia, esses dados podem auxiliar na caracterização tumoral e na avaliação de resposta terapêutica. Apesar dos avanços, a literatura mostra que os ganhos de produtividade variam entre instituições e dependem fortemente da integração da tecnologia ao fluxo clínico e do treinamento das equipes. Persistem desafios relacionados à validação clínica, generalização dos modelos, interpretabilidade e risco de falsos positivos. O cenário mais provável para os próximos anos é uma radiologia mais quantitativa, conectada e orientada por dados, com a IA atuando como ferramenta de suporte à decisão e não como substituta do julgamento médico.
Autoria
Lethícia Prado
Editora médica na Afya. Formada em medicina pela Universidade Federal do Ceará (UFC), com residência médica em Oncologia no Instituto Nacional de Câncer (INCA), além de especialização em Oncologia Torácica e pós-graduação em Cuidados Paliativos pelo Instituto de Ensino e Pesquisa Albert Einstein. Atualmente, atua como médica oncologista na Rede Américas.
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