{"id":22222388833,"date":"2026-03-31T10:58:02","date_gmt":"2026-03-31T13:58:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/site\/?p=22222388833"},"modified":"2026-04-01T12:18:29","modified_gmt":"2026-04-01T15:18:29","slug":"hospital-de-clinicas-de-porto-alegre-utiliza-ferramenta-de-ia-para-analisar-exames-de-raio-x-e-priorizar-o-atendimento-de-casos-graves","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/site\/noticias\/hospital-de-clinicas-de-porto-alegre-utiliza-ferramenta-de-ia-para-analisar-exames-de-raio-x-e-priorizar-o-atendimento-de-casos-graves\/","title":{"rendered":"HCPA utiliza ferramenta de IA para analisar exames de raio-X e priorizar o atendimento de casos graves"},"content":{"rendered":"\n

O Hospital de Cl\u00ednicas de Porto Alegre (HCPA<\/a>) realiza, em m\u00e9dia, 3.500 exames de raio-X de t\u00f3rax por m\u00eas, sendo este o exame de imagem mais frequente tanto no hospital quanto na medicina em geral. Isso se deve \u00e0 sua seguran\u00e7a e efici\u00eancia na avalia\u00e7\u00e3o da sa\u00fade dos pulm\u00f5es e do cora\u00e7\u00e3o, permitindo visualizar as estruturas do t\u00f3rax e identificar altera\u00e7\u00f5es que muitas vezes ainda n\u00e3o apresentam sintomas.<\/p>\n\n\n\n

Ap\u00f3s a realiza\u00e7\u00e3o do exame, o HCPA, assim como outras unidades de sa\u00fade, organiza a emiss\u00e3o dos laudos radiol\u00f3gicos com base em crit\u00e9rios administrativos, como a origem e a modalidade do exame. Nesse processo, pacientes com achados cr\u00edticos podem acabar na mesma fila que aqueles sem altera\u00e7\u00f5es, aguardando avalia\u00e7\u00e3o m\u00e9dica. <\/p>\n\n\n

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Alexandre Bacelar, chefe do Servi\u00e7o de F\u00edsica M\u00e9dica e Radioprote\u00e7\u00e3o. Foto: Cl\u00f3vis de Souza Prates\/HCPA<\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Atento a essa din\u00e2mica, o Servi\u00e7o de F\u00edsica M\u00e9dica e Radioprote\u00e7\u00e3o do HCPA, chefiado pelo f\u00edsico Alexandre Bacelar, desenvolveu, em parceria com a startup NeuralMind<\/a>, a solu\u00e7\u00e3o Prioscan, que utiliza Intelig\u00eancia Artificial (IA) para analisar automaticamente essas imagens, funcionando como um sistema de apoio \u00e0 decis\u00e3o m\u00e9dica. \u201cA ferramenta analisa a imagem, identifica achados relevantes com base em crit\u00e9rios definidos pelos profissionais e classifica os exames em tr\u00eas n\u00edveis de prioridade. Assim, o especialista radiologista vai olhar esses laudos priorit\u00e1rios mais r\u00e1pido do que olhava antes, e vai entregar um diagn\u00f3stico para o m\u00e9dico que solicitou o exame\u201d, explica Jos\u00e9 Mendes, F\u00edsico de Imagem do Servi\u00e7o de F\u00edsica M\u00e9dica e Radioprote\u00e7\u00e3o do HCPA. <\/p>\n\n\n\n

O sistema tamb\u00e9m opera de forma multimodal, conforme explica o f\u00edsico de imagem Guilherme Garcia. Al\u00e9m de analisar as imagens, a IA incorpora informa\u00e7\u00f5es cl\u00ednicas registradas pelo m\u00e9dico no momento da solicita\u00e7\u00e3o do exame, como sintomas relatados pelo paciente. Esses dados textuais s\u00e3o processados em conjunto com o raio-x, atribuindo diferentes pesos a cada sintoma. Por exemplo, uma tosse isolada tende a ter menor relev\u00e2ncia do que sinais como dor no peito, falta de ar ou ind\u00edcios de disfun\u00e7\u00e3o respirat\u00f3ria. Com base nessa combina\u00e7\u00e3o de fatores, a IA cruza as informa\u00e7\u00f5es cl\u00ednicas e os achados radiol\u00f3gicos. <\/p>\n\n\n\n

A iniciativa surgiu a partir de um edital da Financiadora de Estudos e Projetos (Finep<\/a>), vinculada ao Minist\u00e9rio da Ci\u00eancia, Tecnologia e Inova\u00e7\u00e3o (MCTI<\/a>). O financiamento p\u00fablico foi combinado com a expertise da startup no desenvolvimento de algoritmos e com a contribui\u00e7\u00e3o do hospital, que forneceu o problema, o conhecimento m\u00e9dico e os dados. \u201cOs dados s\u00e3o p\u00fablicos, mas s\u00e3o de origem da nossa institui\u00e7\u00e3o p\u00fablica, a UFRGS\u201d, afirma Maur\u00edcio Saueressig, professor do Departamento de Cirurgia<\/a> da UFRGS.<\/p>\n\n\n\n

Esses dados s\u00e3o de grande import\u00e2ncia para a elabora\u00e7\u00e3o da ferramenta, pois s\u00e3o eles que treinam os algoritmos para que aprendam padr\u00f5es e rela\u00e7\u00f5es entre a imagem e o diagn\u00f3stico, permitindo que o sistema identifique se h\u00e1 achados ou n\u00e3o no exame, al\u00e9m do n\u00edvel de seriedade.<\/p>\n\n\n\n

Inicialmente, foram utilizados mais de 500 mil exames para o aprimoramento da PrioScan, seguidos por conjuntos adicionais de 10 mil imagens do HCPA e, posteriormente, 40 mil imagens tamb\u00e9m do hospital para ajustes finos do algoritmo. Esse processo permite que o sistema reconhe\u00e7a padr\u00f5es e se adapte \u00e0s varia\u00e7\u00f5es epidemiol\u00f3gicas da institui\u00e7\u00e3o e da regi\u00e3o, al\u00e9m de considerar diferen\u00e7as na linguagem dos laudos m\u00e9dicos.<\/p>\n\n\n\n

Para garantir conformidade com a Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (LGPD<\/a>), todo o processamento ocorre em infraestrutura local, sem uso da nuvem. Os exames s\u00e3o enviados de forma anonimizada (por meio do sistema Orthanc PACS), analisados pela IA e devolvidos com a classifica\u00e7\u00e3o de prioridade que ser\u00e1 analisada pelo radiologista. Atualmente, o sistema processa cerca de 100 exames por dia, com tempo m\u00e9dio inferior a dois minutos por an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n

Embora j\u00e1 integrado \u00e0 rotina do hospital, apenas radiologistas envolvidos na pesquisa t\u00eam acesso ao sistema, que ainda est\u00e1 em fase de testes. A previs\u00e3o de conclus\u00e3o \u00e9 at\u00e9 o final do ano, quando deve ser realizada a submiss\u00e3o do PrioScan \u00e0 valida\u00e7\u00e3o cl\u00ednica, etapa necess\u00e1ria para sua ado\u00e7\u00e3o plena na institui\u00e7\u00e3o. O desenvolvimento segue as diretrizes \u00e9ticas do Conselho Federal de Medicina (CFM<\/a>) e dever\u00e1 passar pela avalia\u00e7\u00e3o da Ag\u00eancia Nacional de Vigil\u00e2ncia Sanit\u00e1ria (Anvisa<\/a>), respons\u00e1vel pela regula\u00e7\u00e3o de dispositivos m\u00e9dicos e softwares de sa\u00fade.<\/p>\n\n\n\n

A solu\u00e7\u00e3o apresenta um potencial de replica\u00e7\u00e3o no Sistema \u00danico de Sa\u00fade (SUS<\/a>), podendo ser expandida para hospitais regionais e unidades de aten\u00e7\u00e3o prim\u00e1ria. Ao priorizar casos cr\u00edticos, o uso da ferramenta permite que m\u00e9dicos concentrem esfor\u00e7os nos atendimentos mais urgentes. Al\u00e9m disso, contribui para altas mais r\u00e1pidas e diminui\u00e7\u00e3o da superlota\u00e7\u00e3o hospitalar. Conforme explica Guilherme Garcia, o sistema tamb\u00e9m \u00e9 escal\u00e1vel para outras modalidades de imagem, como tomografia e resson\u00e2ncia magn\u00e9tica, ampliando seu impacto na \u00e1rea da sa\u00fade.<\/p>\n\n\n\n

Texto: <\/strong>Amanda Ver\u00edssimo, bolsista de Jornalismo no Jornal da Universidade<\/p>\n\n\n\n

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