A aplicação de Inteligência Artificial (IA) na reconstrução de imagens em ressonância magnética (RM) tem modificado profundamente a prática diagnóstica. Um exemplo é o software SmartSpeed, da Philips, que utiliza algoritmos baseados em IA para aprimorar a qualidade da imagem, reduzir artefatos e acelerar significativamente o tempo de escaneamento.

O que é reconstrução de imagem na RM?

Durante um exame de RM, as bobinas magnéticas captam sinais que precisam ser processados para formar uma imagem diagnóstica. Junto com os sinais úteis, o sistema também registra ruídos e artefatos que interferem na clareza do exame. O processo de reconstrução é justamente o de separar o sinal relevante do ruído, transformando os dados brutos em imagens nítidas e confiáveis para análise clínica.

Como a Inteligência Artificial melhora esse processo?

De acordo com especialistas da Philips, a IA tem permitido ganhos significativos de eficiência e qualidade. O SmartSpeed, por exemplo, utiliza o Adaptive-CS-Net, um algoritmo treinado para diferenciar ruído de sinal útil e aplicar esse conhecimento a novos exames. O resultado, segundo os desenvolvedores, é uma melhoria de até 65% na resolução e uma redução de até 50% no tempo de exame, dependendo da aplicação clínica.

Além disso, a IA é aplicada nas primeiras etapas do processo de reconstrução, o que ajuda a eliminar o ruído logo no início, melhorando a qualidade da imagem final sem a necessidade de pós-processamento intensivo.

Desenvolvimento, validação e aplicabilidade clínica

Embora o treinamento do algoritmo represente um avanço técnico importante, os especialistas explicam que essa é apenas a primeira etapa no desenvolvimento do produto. Para ser implementado em ambientes clínicos, é necessário:

• Validar o algoritmo em diferentes aplicações e populações
• Garantir estabilidade e desempenho por meio de testes rigorosos
• Desenvolver uma interface que otimize o uso da ferramenta por equipes médicas

Esses requisitos são fundamentais para garantir a segurança do paciente e a padronização dos resultados.

Fonte: Philips Healthcare – How AI is helping improve MRI image reconstruction. Acessado em maio de 2025.