Recentemente, li um artigo técnico que poderia facilmente passar despercebido por muitos profissionais da radiologia ocupados com a rotina, mas que, na verdade, deveria parar qualquer especialista por alguns minutos. O estudo avaliava uma tecnologia chamada Intelligent Noise Reduction (INR), baseada em inteligência artificial, e sua capacidade de reduzir até 35% da dose de radiação em radiografias de tórax — sem perda na qualidade da imagem. Isso mesmo: menos radiação, mesma capacidade diagnóstica.
Se você atua em diagnóstico por imagem, sabe que qualquer porcentagem de dose a menos é uma vitória. Mas o que me pegou foi a pergunta incômoda que esse dado provoca: por que ainda estamos aceitando o nível atual de exposição em exames radiológicos se já existem tecnologias capazes de fazer mais e melhor?
A falsa paz de estar “dentro do limite”
Muitos serviços de imagem se acomodam com o fato de que estão em conformidade com os DRLs (Níveis de Referência Diagnósticos). Mas será que cumprir o mínimo regulatório é o suficiente quando há soluções que permitem ir além?
O conceito ALARA – As Low As Reasonably Achievable – não foi criado para ser um limite mínimo aceitável. Ele é, na verdade, um princípio ético: se é possível reduzir a dose de radiação mantendo o mesmo nível diagnóstico, então devemos fazer isso.
O estudo de Mori et al. (2025), citado no artigo, mostra que é possível reduzir em até 35% a dose de entrada na pele com a tecnologia INR, sem comprometer a visibilidade de lesões. Para mim, isso é mais do que uma evolução técnica. É um alerta moral. Continuar expondo pacientes (e profissionais) a níveis maiores quando temos tecnologia para reduzir é uma decisão, não uma limitação técnica.
Menos ruído, mais clareza — inclusive ética
O INR usa redes neurais convolucionais treinadas para reduzir o ruído sem eliminar detalhes anatômicos importantes. E mais: permite ajustar a intensidade do processamento em até 10 níveis. Ou seja, é adaptável à realidade clínica de cada serviço. Essa flexibilidade é um divisor de águas.
Até pouco tempo atrás, reduzir a dose implicava em comprometer a imagem. Agora, não mais. E se não mais, o que nos impede de adotar novas práticas? Orçamento? Desinformação? Resistência à mudança?
Não se trata apenas de ter o equipamento mais novo, mas de entender que a qualidade da imagem hoje também depende da inteligência com que os dados são processados.
IA como aliada da proteção radiológica
É aqui que a discussão fica ainda mais relevante: Inteligência Artificial não é mais futuro – é ferramenta de proteção radiológica agora. No caso do INR, a tecnologia aprende a reduzir o ruído mantendo o essencial. Isso é exatamente o que precisamos na prática clínica diária: imagens mais seguras, sem sacrificar qualidade diagnóstica.
E se essa IA também puder estar presente no seu dia a dia, otimizando testes, emitindo alertas e centralizando a gestão da qualidade, por que não usá-la?
Tecnologias como o ProtectRad, por exemplo, podem não ser um algoritmo de redução de ruído como o INR, mas são plataformas que organizam, automatizam e garantem o controle de qualidade exigido por normas como a RDC 611/22. E não é esse o verdadeiro ponto de convergência entre tecnologia e ética? Criar sistemas que reduzam falhas humanas, promovam rastreabilidade e ampliem a segurança do paciente?
A radiologia pode ser mais segura. A pergunta é: você quer?
Com as evidências científicas e as ferramentas tecnológicas que temos hoje, continuar operando como se estivéssemos em 2010 é uma escolha. E uma escolha com consequências.
A IA está nos dizendo que dá para fazer melhor. O INR está mostrando que é possível diagnosticar com menos dose. A física médica já sabe disso – e boa parte dos gestores também.
A questão que fica é: você está disposto a repensar a forma como realiza seus exames de imagem? Ou vai esperar que a próxima norma obrigue você a fazer o que hoje já seria o mais correto?
Autor: Walmoli, Diretor da BrasilRad
Referência principal: ScienceDirect – Reduction of radiation exposure in chest radiography using deep learning-based noise reduction processing: A phantom and retrospective clinical study (MAIO/2025)
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