A GE HealthCare tem estado na vanguarda da inovação da tecnologia médica, com uma série de estreias que datam de há mais de um século, começando com a invenção do seu tubo de raios X, seguido de vários outros, incluindo o primeiro dispositivo de ultrassons portátil, o primeiro aparelho de ultrassons obstétrico 3D e algoritmos de IA no dispositivo para triagem de pneumotórax.

A radiografia e a ecografia continuam a ser os sistemas de diagnóstico por imagem mais utilizados, com 4,2 mil milhões de exames médicos por imagem realizados anualmente à escala mundial[i]. No entanto, o aumento da procura, impulsionado pelo envelhecimento da população, levou a uma escassez significativa de pessoal de radiologia, o que constitui um desafio para os sistemas de saúde, aumentando a carga sobre os prestadores de cuidados de saúde e atrasando os diagnósticos críticos[ii].

Os raios X e os ultrassons autónomos são novas áreas de desenvolvimento promissoras, utilizando software com IA para captar e analisar imagens médicas, o que poderá minimizar a carga dos técnicos e radiologistas. Com a NVIDIA, líder mundial em computação acelerada, e IA, assim como a posição da GE HealthCare enquanto fornecedor líder de soluções globais de cuidados de saúde – liderando a lista da FDA de autorizações de dispositivos com IA durante três anos consecutivos com 85 autorizações[iii] -, este plano de colaboração tem o potencial de ajudar a dar resposta a alguns dos maiores desafios dos cuidados de saúde.

A GE HealthCare pretende desenvolver sistemas de raios X e ultrassons com IA, tirando partido da nova plataforma NVIDIA Isaac for Healthcare, construída nos três computadores da NVIDIA utilizados para criar IA física, incluindo o NVIDIA Omniverse para fluxos de trabalho de simulação robótica. Utilizando a plataforma NVIDIA Cosmos para geração de dados sintéticos, simulação de sensores com base na física, imitação e aprendizagem por reforço, a GE HealthCare planeia treinar, testar e afinar dispositivos autónomos de ultrassons e raios X num ambiente virtual antes da implementação no mundo físico.

“A GE HealthCare tem uma história profunda de pioneirismo na imagiologia médica e continuamos a desenvolver o nosso legado de inovação enquanto fornecedor de soluções de cuidados de saúde”, afirma Roland Rott, presidente e diretor executivo da GE HealthCare. “Estamos entusiasmados com a expansão da nossa relação com a NVIDIA e com o potencial dos raios X e ultrassons autónomos, uma vez que estamos concentrados em criar soluções mais inteligentes e automatizadas que melhorem a eficiência, normalizem a imagiologia e ajudem a aliviar o peso do aumento dos volumes e da escassez de pessoal de dois dígitos nos profissionais de saúde.”

Transformar o fluxo de trabalho de raios X, a eficiência e o acesso

A NVIDIA e a GE HealthCare vão concentrar-se, numa fase inicial, no desenvolvimento autónomo nos sistemas de raios X, especificamente na utilização potencial das plataformas NVIDIA Isaac for Healthcare e Jetson. A GE HealthCare planeia explorar a plataforma Isaac for Healthcare e a geração de dados sintéticos para simular vários cenários, o que ajudará a automatizar as tarefas repetitivas efetuadas por um técnico na sala de exames do doente. O objetivo é permitir que as equipas de cuidados de saúde concentrem mais do seu tempo nos cuidados diretos aos doentes e em casos complexos. As empresas irão também explorar o desenvolvimento de interações máquina-doente para orientar autonomamente o doente ao longo do percurso do exame.

Soluções avançadas de ultrassons

À medida que os ultrassons crescem em popularidade – e complexidade -, os ultrassonografistas e técnicos de radiologia enfrentam grandes volumes de doentes, longas horas de trabalho e stress físico e mental. Aproximadamente 90% destes profissionais relatam distúrbios musculoesqueléticos relacionados com o trabalho,[iv] e nos sistemas de saúde dos EUA, 81% relatam escassez de técnicos de radiologia.[v]

Para ajudar a resolver estes desafios, a GE HealthCare e a NVIDIA planeiam explorar o desenvolvimento de sistemas de ultrassons autónomos para reduzir a carga dos técnicos e dos radiologistas. Para os técnicos de ultrassons, os sistemas autónomos podem simplificar o fluxo de trabalho e reduzir o esforço físico exigente, que resulta de movimentos repetitivos. Além disso, a IA tem potencial de assumir uma maior carga de trabalho diário através de avanços na compreensão da imagem[vi] e na navegação robótica[vii].

Este trabalho basear-se-á numa relação de longa data entre as duas empresas, que abrange várias áreas de atividade da GE HealthCare. Como exemplo de sinergias anteriores, a GE HealthCare utilizou a tecnologia NVIDIA para o desenvolvimento do modelo de base de investigação pioneiro da GE HealthCare, o SonoSAMTrack[viii]. O SonoSAMTrack é um modelo de base de investigação específico para os cuidados de saúde que a GE HealthCare treinou em cerca de 200.000 pares de máscaras de imagem, que delineiam diversos conjuntos de regiões de interesse, incluindo órgãos e lesões, e apresentou uma pontuação média de semelhança superior a 90%, indicando um elevado grau de precisão de segmentação[ix].

“A inteligência artificial e a IA física oferecem uma oportunidade incrível para expandir o acesso global aos sistemas de imagem avançados da GE HealthCare”, afirma Kimberly Powell, vice-presidente de cuidados de saúde da NVIDIA. “Ao trabalharmos juntos para treinar e testar soluções autónomas, vamos acelerar o futuro das capacidades de imagiologia médica, começando com as duas modalidades mais utilizadas: raios X e ultrassons”.

[i] Mahesh, Mahadevappa, Ansari, Armin J., and Fred A. Mettler, Jr. “Patient Exposure from Radiologic and Nuclear Medicine Procedures in the United States and Worldwide: 2009–2018.” Radiology v. 307, no.1 (2022). Accessed March 5, 2025. https://doi.org/10.1148/radiol.221263

[ii] The American Society of Radiologic Technologists in 2022 and 2023 estimate that radiographer and sonographer vacancy rates in 2023 almost tripled from the rates in 2021, with 2023 vacancy rates reported at 18.1% for radiography and 16.7% for sonography. Fonte: American Society of Radiologic Technologists. Radiation Therapy Staffing and Workplace Survey 2022. Acedido a 5 de março 2025. https://www.asrt.org/docs/default-source/research/staffing-surveys/radiation-therapy-staffing-and-workplace-survey-2022.pdf; American Society of Radiologic Technologists. Radiologic Sciences Workplace and Staffing Survey 2023. Acedido a 5 de março 2025. https://www.asrt.org/docs/default-source/research/staffing-surveys/radiologic-sciences-workplace-and-staffing-survey-2023.pdf

[iii] “Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)-Enabled Medical Devices,” 20 de dezembro de 2024, https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-and-machine-learning-aiml-enabled-medical-devices

[iv] Work Related Musculoskeletal Disorders In Sonography, Society Of Diagnostic Medical Sonography, Susan Murphey, https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/8756479317726767

[v] “Radiology Staffing Shortages Nation Wide?”, AHEC online, Sept 27, 2021.

[vi] “Image-based Navigation in Real-World Environments via Multiple Mid-Level Representations.” SpringerLink, 2023. Acedido a 5 de março 2025. https://link.springer.com/article/10.1007/s10514-023-10147-z

[vii] Marasigan, John Albert L., and Yung-Hao Wong. “Adaptive Robotics: Integrating Robotic Simulation, AI, Image Analysis, and Cloud-Based Digital Twin Simulation for Dynamic Task Completion.” Lecture Notes in Computer Science, 2024. Acedido a 5 de março 2025. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-60615-1_17

[viii] Este trabalho está em fase de conceito e pode nunca vir a ser um produto. Não está à venda. Não foi aprovado pela FDA dos EUA ou qualquer outro regulador global para disponibilidade comercial.

[ix] Todos os resultados reportados são preliminares e sujeitos a alterações.

NR/PR/HN