O desenvolvimento tecnológico tem sido um propulsor fundamental no campo da saúde, particularmente na radiologia, em que o diagnóstico preciso é crucial para um tratamento eficaz. O uso de redes neurais convolucionais (RNCs) para a análise radiográfica de osteoartrite dos joelhos, em estudo publicado neste número da Radiologia Brasileira(11 Domingues JG, Araujo DC, Costa-Silva L, et al. Desenvolvimento de rede neural convolucional para o diagnóstico radiográfico de osteoartrite dos joelhos no ELSA-Brasil Musculoesquelético. Radiol Bras. 2023;56:248-54.), é um passo transformador que promete agilizar a identificação dessa condição prevalente e debilitante. Este estudo apresenta um modelo de RNC desenvolvido especificamente para diagnosticar osteoartrite dos joelhos, a partir de radiografias. A inovação reside na aplicação de um modelo computacional treinado com um extenso conjunto de dados locais, potencialmente superando barreiras de variabilidade na apresentação clínica e na qualidade das imagens radiográficas que são inerentes às populações estudadas anteriormente.
As RNCs representam o estado da arte no processamento e análise de imagens médicas, oferecendo uma abordagem que prescinde da seleção manual de atributos relevantes(22 Tiulpin A, Thevenot J, Rahtu E, et al. Automatic knee osteoarthritis diagnosis from plain radiographs: a deep learning-based approach. Sci Rep. 2018;8:1727.). O modelo proposto no estudo publicado(11 Domingues JG, Araujo DC, Costa-Silva L, et al. Desenvolvimento de rede neural convolucional para o diagnóstico radiográfico de osteoartrite dos joelhos no ELSA-Brasil Musculoesquelético. Radiol Bras. 2023;56:248-54.) é um avanço considerável, utilizando uma arquitetura densamente conectada que permite o aproveitamento integral de informações extraídas das imagens, o que é crucial para a precisão diagnóstica. Contudo, não se pode ignorar as limitações inerentes a essa abordagem. Uma das questões mais críticas é a necessidade de grandes volumes de dados anotados para treinar esses sistemas, o que implica desafios logísticos e de privacidade. Ademais, o potencial viés introduzido pela população de um único centro pode limitar a generalização dos resultados para outros grupos demográficos. Por último, embora as RNCs reduzam a carga de trabalho dos radiologistas, a sua interpretação ainda é indispensável para assegurar a precisão e a confiabilidade do diagnóstico, destacando a complementaridade entre a máquina e o especialista humano.
Apesar das limitações retromencionadas, o uso de RNCs no diagnóstico radiográfico da osteoartrite dos joelhos é promissor(33 Chen P, Gao L, Shi X, et al. Fully automatic knee osteoarthritis severity grading using deep neural networks with a novel ordinal loss. Comput Med Imaging Graph. 2019;75:84-92.,44 Cueva JH, Castillo D, Espinós-Morató H, et al. Detection and classification of knee osteoarthritis. Diagnostics (Basel). 2022;12:2362.). A integração dessas tecnologias no sistema de saúde pode proporcionar uma melhoria significativa na precisão diagnóstica, reduzindo custos e otimizando o tempo dos profissionais de saúde. O modelo apresentado no artigo em foco(11 Domingues JG, Araujo DC, Costa-Silva L, et al. Desenvolvimento de rede neural convolucional para o diagnóstico radiográfico de osteoartrite dos joelhos no ELSA-Brasil Musculoesquelético. Radiol Bras. 2023;56:248-54.) sugere um caminho para avançar nessa direção, apesar de reconhecer a necessidade de validação externa e contínua evolução do sistema.
O estágio atual da pesquisa, nessa área, indica que estamos no limiar de uma nova era na radiologia diagnóstica, impulsionada pelo desenvolvimento e integração de técnicas de inteligência artificial avançadas(55 Abdullah SS, Rajasekaran MP. Automatic detection and classification of knee osteoarthritis using deep learning approach. Radiol Med. 2022;127: 398-406.). Enquanto a inteligência artificial não substituir a experiência e o julgamento clínico humano, ela se estabelece como uma ferramenta poderosa para ampliar as capacidades diagnósticas, abrir novos caminhos para o atendimento ao paciente e traçar o futuro da medicina personalizada. O modelo de RNC delineado no estudo(11 Domingues JG, Araujo DC, Costa-Silva L, et al. Desenvolvimento de rede neural convolucional para o diagnóstico radiográfico de osteoartrite dos joelhos no ELSA-Brasil Musculoesquelético. Radiol Bras. 2023;56:248-54.) é um exemplo inspirador desse futuro, um passo em direção à harmonia entre o uso da inteligência artificial e o cuidado humano em saúde.
REFERENCES
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1Domingues JG, Araujo DC, Costa-Silva L, et al. Desenvolvimento de rede neural convolucional para o diagnóstico radiográfico de osteoartrite dos joelhos no ELSA-Brasil Musculoesquelético. Radiol Bras. 2023;56:248-54.
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2Tiulpin A, Thevenot J, Rahtu E, et al. Automatic knee osteoarthritis diagnosis from plain radiographs: a deep learning-based approach. Sci Rep. 2018;8:1727.
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3Chen P, Gao L, Shi X, et al. Fully automatic knee osteoarthritis severity grading using deep neural networks with a novel ordinal loss. Comput Med Imaging Graph. 2019;75:84-92.
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4Cueva JH, Castillo D, Espinós-Morató H, et al. Detection and classification of knee osteoarthritis. Diagnostics (Basel). 2022;12:2362.
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5Abdullah SS, Rajasekaran MP. Automatic detection and classification of knee osteoarthritis using deep learning approach. Radiol Med. 2022;127: 398-406.
Datas de Publicação
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Publicação nesta coleção
22 Dez 2023 -
Data do Fascículo
Sep-Oct 2023
