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Inovação clínica

IA e radiação em exames de imagem: evidências, riscos e uso inteligente

A inteligência artificial redefine o valor dos exames de imagem, reduz custos, otimiza protocolos e amplia a segurança no cuidado ao paciente

Gustavo Meirelles

29 de setembro de 2025

10 min de leitura

Roberto, 72 anos, precisou ser submetido a diversas tomografias de tórax nos últimos anos para acompanhamento de uma fibrose pulmonar. A cada novo exame, a mesma dúvida: “meus procedimentos estão gerando benefícios ou riscos, por conta da radiação a qual estou sendo exposto? “

Em tempos de tecnologia avançada e diagnósticos cada vez mais precisos, cresce a atenção e a inquietação sobre os limites seguros do uso repetido de exames de imagem. Como equilibrar a busca pelo melhor cuidado com a responsabilidade de proteger o paciente de riscos cumulativos? É nesse contexto que a discussão sobre o uso inteligente de exames de imagem ganha ainda mais relevância.

Radiação ionizante é aquela que possui energia suficiente para remover elétrons dos átomos, criando íons. Essa capacidade a distingue de outras formas de radiação (como ondas de rádio ou luz visível) e é precisamente o que lhe confere tanto o poder de penetrar tecidos e gerar imagens diagnósticas quanto o potencial de causar danos biológicos caso a exposição seja excessiva e desnecessária.

Os exames de imagem podem ser divididos em dois grandes grupos. De um lado, temos a radiografia, a tomografia computadorizada, a mamografia e os exames de medicina nuclear, como a cintilografia e o PET/CT – todos emissores de radiação ionizante. Do outro, modalidades como a ultrassonografia, que utiliza ondas sonoras de alta frequência, e a ressonância magnética, que emprega um campo magnético e ondas de rádio para criar imagens detalhadas de órgãos e tecidos moles – ambos sem radiação ionizante.

A discussão sobre riscos e benefícios, portanto, concentra-se no primeiro grupo. Exames como radiografia, tomografia, mamografia e cintilografia salvaram milhões de vidas, proporcionando diagnósticos precoces, cirurgias mais precisas e tratamentos personalizados. Todos usam radiação ionizante; mas em doses e formas muito diferentes.

Radiação bem utilizada não deve ser motivo para pânico

Enquanto uma radiografia simples de tórax emite uma dose muito baixa de radiação, equivalente a alguns dias de exposição à radiação natural do ambiente, uma tomografia pode alcançar dezenas de vezes esse valor, especialmente se repetida em curto intervalo. A questão central não é evitar o exame, mas entender por que e como utilizá-lo em benefício do paciente.

O cenário gera mais incertezas em crianças, que podem acumular diversos exames ao longo da vida. Um estudo recente do New England Journal of Medicine acompanhou 3,7 milhões de crianças e adolescentes expostos a exames com radiação. As que receberam doses cumulativas muito elevadas apresentaram risco quase dobrado de desenvolver algumas neoplasias, como linfomas e leucemias. Contudo, isso representou apenas 25 casos a mais para cada 10 mil crianças monitoradas. Um efeito real, mas muito pequeno frente ao risco já existente na população geral.

A exposição à radiação nunca é isenta de risco. Mas a magnitude do risco, quando comparada ao benefício de um diagnóstico certeiro – principalmente em emergências ou investigação de doenças graves -, é infinitamente menor do que muitos imaginam. É crucial reiterar essa mensagem em um ambiente onde cada vez mais notícias falsas podem gerar interpretações equivocadas e semear desconfiança e pânico.

A armadilha dos extremos: entre o medo e o abuso tecnológico

A utilização de exames de imagem demanda ponderação rigorosa: sua aplicação indiscriminada em contextos clínicos sem justificativa compromete o valor, enquanto a negação em situações críticas coloca em risco a qualidade da assistência. O equilíbrio entre necessidade clínica e prudência é essencial.

As fabricantes dos equipamentos de imagem investem pesadamente em inovação: algoritmos de inteligência artificial, reconstrução iterativa, protocolos personalizados conforme o biotipo do paciente, sistemas automáticos de dosimetria e tecnologias como detecção espectral ou contagem de fótons. O compromisso global é tornar a menor dose possível uma realidade clínica diária, sem perder qualidade diagnóstica. 

Não à toa, a radiologia é atualmente a principal área médica a concentrar soluções de IA aprovadas pelo FDA (órgão regulador do setor de saúde nos EUA). Centenas de algoritmos já estão regulamentados e em uso, um reflexo do avanço tecnológico e do potencial de otimização e segurança proporcionados pela corrida saudável por equipamentos mais seguros, inteligentes e capazes de prover tanto o diagnóstico confiável quanto a máxima proteção ao paciente.

Tais avanços não resolvem um ponto relevante: a grande variabilidade de doses para um mesmo tipo de exame entre diferentes hospitais, e até mesmo entre diferentes equipamentos na mesma instituição. Consciente desse desafio, a comunidade radiológica criou campanhas educativas, como a Image Gently® (voltada para crianças) e a Image Wisely® (para adultos), que buscam disseminar as melhores práticas entre profissionais e promover o princípio de que protocolos de exames devem ser otimizados para a menor dose razoavelmente exequível (conceito conhecido como ALARA) em busca da imagem diagnóstica necessária.

Quando o sinal de alerta se acende?

Essa preocupação intensifica-se diante da persistente fragmentação dos dados em saúde. A falta de interoperabilidade entre sistemas de diferentes clínicas, hospitais e laboratórios frequentemente impede que o histórico completo de exames de um paciente esteja acessível em tempo real. Isso resulta em repetições desnecessárias de exames, expondo o paciente a doses adicionais de radiação, custos evitáveis e desgaste emocional. 

Adicionalmente, o modelo de negócios atual incentiva o volume de procedimentos, em detrimento do valor gerado pela investigação diagnóstica. Nesse cenário, quanto mais exames são solicitados, maior a receita gerada, o que pode criar um viés para a solicitação de procedimentos diagnósticos, mesmo quando alternativas menos invasivas ou a simples observação clínica seriam mais apropriadas. Esse modelo contrasta com abordagens que priorizam os melhores desfechos para o paciente e a sustentabilidade do sistema de saúde, sinalizando a necessidade de revisão dos incentivos financeiros.

O avanço da radiologia moderna não está em negar a radiação, mas em saber manejá-la. Protocolos tornaram-se mais rigorosos, os equipamentos mais sofisticados e as sociedades médicas mais ativas na educação de profissionais e pacientes sobre riscos, direitos e escolhas. Afinal, informação é a forma mais efetiva de prevenção.

Esse manejo inteligente se traduz em ações concretas no dia a dia dos serviços de diagnóstico. Além da educação continuada, a otimização de protocolos é decisiva: permite ajustar parâmetros técnicos ao biotipo de cada paciente e orientar a solicitação do exame mais adequado para cada caso.

Em busca do novo equilíbrio

A medicina diagnóstica do futuro será cada vez mais personalizada, conectada e, sobretudo, consciente. As evidências nos equipam para decisões mais embasadas; as tecnologias reduzem o risco; e a informação – quando clara e acessível – empodera pacientes e clínicos.

Nesse cenário, a inteligência artificial torna-se peça-chave: auxilia na seleção mais criteriosa de exames, na otimização das imagens com baixas doses de radiação e no aumento da precisão diagnóstica. Também analisa grandes volumes de dados para evitar exames desnecessários e apoiar decisões personalizadas, unindo segurança, eficiência e valor para pacientes e profissionais. O futuro do diagnóstico será não apenas mais inteligente, mas também mais seguro, graças à colaboração entre médicos e algoritmos.

Exemplo desse futuro foi retratado nesta coluna, no artigo sobre “superinteligência médica”: plataformas como a MAI-DxO, desenvolvida pela Microsoft, simulam equipes médicas virtuais colaborativas que debatem hipóteses, sugerem exames e controlam custos e riscos de cada decisão diagnóstica. Ao integrar múltiplos modelos de IA, apresentou acurácia até quatro vezes superior à média dos médicos, além de reduzir pedidos de exames desnecessários e custos operacionais. Esse tipo de avanço evidencia que o uso inteligente da IA pode não só tornar os exames mais precisos e seguros, como também transformar a eficiência e a sustentabilidade de todo o sistema de saúde.

Entre a ficção da radiação onipotente e o exagero dos riscos, está a realidade sensata: exames de imagem, usados com inteligência e critério, são enormes aliados. O segredo está em questionar o porquê de cada exame – e transformar essa resposta na ponte entre evidência e cuidado, risco e benefício, em prol dos pacientes e da saúde coletiva.

*Artigo escrito em parceria com Gustavo Pedreira, executivo e pesquisador focado na transformação do setor de saúde, especialista em gestão estratégica e financeira e Embaixador da Comunidade Inovação em Saúde.