Publicação científica trimestral do CREMERJ - volume 2 - número 3 - 2023

74 Cintilografia de Perfusão Miocárdica: aplicações e avanços recentes Claudio Tinoco Mesquita et al. Med. Ciên. e Arte , Rio de Janeiro, v.2, n.3, p.61-79, jul-set 2023 Artificial Intelligence”, apesar de que dis- cussões anteriores sobre uma “inteligência” associada às máquinas já estivessem sendo investigadas, como por exemplo no teste de Turing em 1950. (50) Apesar de difícil definição formal, a IA pode ser descrita como programas de computador que podem simular algumas das características da inteligência humana, como por exemplo o reconhecimento de padrões, entendimento e expressão da linguagem, planejamento, reconhecimento de imagens, sons, dentre outras atividades que integrem mais de uma dessas modalidades. (51) Dentre as principais aplicações empoten- cial da IAna CPM, pode-se citar a classifica- ção de imagens, segmentação do miocárdio e plano valvar na segmentação do ventrículo esquerdo, melhoria de resolução, correção de artefatos e desvios de aquisição, redução de ruídos para aquisição de imagens com doses ultrabaixas de radiação, reconstrução 3D automática integrando com imagens de tomografia computadorizada, correlação de imagens com múltiplas variáveis clínicas para avaliação de prognóstico e elaboração de laudo de forma semiautomatizada. (51,52) Na Figura 4 observamos uma aplicação prática da inteligência artificial já em uso clínico, em que um banco de dados com uso de redes neurais em ferramenta de apren- dizado profundo ( deep learning ) contribui para melhora da qualidade de imagens com correção da atenuação dos fótons na parede inferior. A técnica permite a identificação precisa da normalidade da imagem. Papandrianos et al. aplicaram a IA para construir um modelo preditivo para a presença ou não da doença arterial co- ronariana, com um conjunto de dados de 647 pacientes. Nesse estudo eles utiliza- ram somente as imagens, sem nenhuma informação clínica, de modo a comparar as previsões do modelo com a avaliação de dois médicos nucleares experientes. O modelo desenvolvido foi uma rede neu- ral convolucional, nomeado de RGB-CNN ( Red, Green, Blue convolutional neural network ), que obteve resultados de acurácia de 91,86%. Os resultados foram promisso- res, mas ainda há incertezas de como esse método pode ser efetivamente incorporado à prática clínica. (52) Observa-se que com o avanço dos mo- delos de IA nos últimos anos, novas ferra- mentas estão sendo desenvolvidas de modo a melhorar as capacidades diagnósticas dos exames de medicina nuclear. Esses recursos são adicionados ao arsenal dos médicos nucleares, agilizando a execução dos exames e preparação do laudo, além de melhora das capacidades preditivas, configurando benefícios para todas as partes envolvidas. Considerando a multi- modalidade das ferramentas de IA podendo receber ou entregar diferentes formatos de dados, como imagens, vídeos, texto e áudio, vale destacar que muitos dos pro- blemas em medicina nuclear ainda estão sendo formulados e provavelmente depen- derão da capacidade de processar diferen- tes tipos de dados de modo a serem mais