Imagery Medical

A relevância das pneumonias como causa de mortalidade infantil no Brasil encontra­se devidamente comprovada em documentos recentes do Ministério da Saúde. A pneumonia é a causa mais importante de mortalidade na infância, ocupando a segunda causa de óbitos infantis em países em desenvolvimento, incluindo o Brasil.

A radiografia de tórax é considerada pela Organização Mundial da Saúde (OMS) como o melhor método atualmente disponível para o diagnóstico de pneumonia na prática clínica diária. Os estudos sobre variação inter­observador são comuns em todas as áreas da medicina, no entanto, predominam nos estudos de imagens, haja vista que nesta área, a performance do observador representa a parte mais frágil, contrapondo­se ao avanço tecnológico, obtido na última década.

As interpretações que diferem de um “consenso” por um comitê de observadores experientes podem ser chamadas de “erro”. A variação entre observadores ocorre quando existe erro por parte de um observador, mas também inclui casos em que existe uma diferença de opinião geral sobre o que representa uma interpretação correta. Erros e variações têm sido estudados notadamente na interpretação de radiografias.

Para a determinação da validade dos resultados de qualquer estudo, a acurácia do teste diagnóstico deve ser o mais próximo possível da realidade, sendo então o valor de referência, também denominado “padrão
ouro” fator fundamental na avaliação de testes diagnósticos. No caso do diagnóstico radiográfico do tórax, especialmente na infância, a acurácia na interpretação da imagem é avaliada subjetivamente através da concordância inter e intra­observador, pois raramente existe um padrão que possa ser utilizado como referência (padrão­ouro) no diagnóstico de pneumonias.

Portanto, o panorama atual das pneumonias na infância apresenta as seguintes características:
(i) as pneumonias são importante causa de morbidade e mortalidade na infância;
(ii) existe carência de testes diagnósticos sensíveis do ponto de vista microbiológico;
(iii) há disponibilidade de vacinas altamente efetivas na infância (vacinas Hib e anti­pneumococo);
(iv) há carência de testes diagnósticos com acurácia e que sejam de simples execução e implementação tecnológica, disponíveis em áreas em desenvolvimento que possam ser passíveis de padronização para viabilizar comparações entre os estudos. As vantagens da utilização da radiografia de tórax nas diferentes
regiões do mundo nos estudos de vigilância de pneumonia justificam­se pelo seu baixo custo; disponibilidade na maioria dos locais de estudo; viabilidade de comparação com outros estudos; facilidade para digitalização das imagens, e armazenamento; possibilidade de padronização das leituras e baixa iatrogenicidade do método.

Inteligência Artificial na Saúde ­ As aplicações dos sistemas especialistas usando a Inteligência Artificial na Medicina (IAM) encontram­se voltadas especialmente para
(i) Alertas e lembretes;
(ii) Auxílio ao diagnóstico;
(iii) Crítica terapêutica;
(iv) Agentes de recuperação da informação; e
(v) Reconhecimento e interpretação de imagens. Dentre os desafios atuais para implementação de sistemas de IAM estão o desenvolvimento de sistemas que caracterizem de forma acurada os aspectos da prática médica.

Nas últimas três décadas Visão Computacional (VC) surge como uma nova ferramenta da IA. A VC baseiase no processamento imagens levando em consideração todo o conhecimento individual do especialista e modelando este conhecimento em forma de modelos matemáticos e que tem como objetivo resolver problemas novos baseando­se em problemas resolvidos anteriormente. A característica importante notada é a evolução tecnológica que tem como produto a padronização das informações advindas de sua aplicação no bojo da VC. The relevance of pneumonia as a cause of infant mortality in Brazil find duly proven in recent documents of the Ministry of Health. Pneumonia is the leading cause of mortality in childhood, occupying the second cause of infant deaths in developing countries, including Brazil.

Chest radiography is considered by the World Health Organization (WHO) as the best method currently available for the diagnosis of pneumonia in daily clinical practice. Studies on interobserver variation are common in all areas of medicine, however, predominate in imaging studies, given that in this area, the observer's performance is the weakest part, contrapondose technological breakthrough, achieved in the last decade.

The interpretations that differ from a "consensus" by a committee of experienced observers may be called "error". The variation between observers occurs when there is error on the part of an observer, but also includes cases where there is a difference of general opinion on what is the correct interpretation. Errors and variations have been studied mainly in interpreting radiographs.

To determine the validity of any study results, the accuracy of the diagnostic test must be as close to reality as possible, and then the reference value, also called "standard
gold "key factor in the evaluation of diagnostic tests. In the case of radiographic diagnosis of the chest, especially in childhood, the accuracy in the interpretation of the image is evaluated subjectively by inter- and intraobserver agreement, as there is rarely a pattern that can be used as reference (gold standard) in the diagnosis of pneumonia.

Therefore, the current landscape of childhood pneumonia has the following characteristics:
(I) pneumonia are important causes of morbidity and mortality in childhood;
(Ii) there is a lack of sensitive diagnostic tests for the microbiological point of view;
(Iii) there is availability of highly effective vaccines in childhood (Hib and antipneumococo);
(Iv) there is a lack of diagnostic tests with accuracy and are simple to implement and technological implementation, available in developing areas that may be amenable to standardization to facilitate comparisons between studies. The advantages of using chest X-rays in different
regions of the world in surveillance studies justificamse pneumonia for its low cost; availability in most study sites; viability compared to other studies; facility for image scanning, and storage; possibility of standardization of readings and low iatrogenicidade method.

Artificial Intelligence in Healthcare Applications of expert systems using Artificial Intelligence in Medicine (IAM) encontramse geared especially for
(I) alerts and reminders;
(Ii) aid in the diagnosis;
(Iii) Critical therapy;
(Iv) information retrieval agents; and
(V) Recognition and interpretation of images. Among the current challenges facing the implementation of AMI systems are developing systems that characterize accurately aspects of medical practice.

In the last three decades Computer Vision (CV) appears as a new AI tool. The VC baseiase processing images taking into account any individual expert's knowledge and modeling this knowledge in the form of mathematical models and aims to solve new problems basing themselves in problems solved previously. The important feature of note is the technological evolution that has the product standardization of information arising from its application in the midst of the VC.