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Publicação
Perceção dos médicos radiologistas quanto à utilização da Inteligência Artificial no diagnóstico em exames de imagiologia
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RESUMO - Explorando a evolução da radiologia de diagnóstico com foco no impacto da tecnologia de imagem e a recente integração de algoritmos de Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA), este estudo tem como objetivos principais avaliar a perceção, conhecimento e expectativas de médicos radiologistas portugueses em relação ao papel desempenhado pela IA no diagnóstico por imagem, bem como avaliar o impacto da IA na acuidade diagnóstica, qualidade dos relatórios, segurança dos pacientes e otimização de processos operacionais, na perspetiva de médicos radiologistas portugueses.
Esta dissertação adota uma abordagem observacional, descritiva e transversal com uma metodologia quantitativa, para explorar a perceção dos médicos radiologistas portugueses sobre o uso da IA no diagnóstico por imagem. A população-alvo inclui médicos especialistas em radiologia e neurorradiologia que utilizam a IA como apoio ao diagnóstico. Cinquenta e sete médicos responderam ao questionário, com cinquenta e cinco respostas válidas consideradas. O instrumento de recolha de dados consistiu num questionário que aborda a caracterização dos respondentes e a perceção do uso da IA em radiologia. A maioria dos participantes (80%) tem até 49 anos ou 60 anos ou mais, com mais de 20 anos de experiência (54,5%), pertencentes, predominantemente, ao setor privado (74,5%). 87,3% dispõe de ferramentas de IA para apoio ao diagnóstico.
Os resultados indicam aceitação para acompanhar evolução de lesões, mas resistência em acelerar relatórios médicos. As preocupações estão relacionadas com a existência de falsos positivos e perda de humanização no diagnóstico. A análise estatística mostra consistência nas respostas independentemente da idade e experiência, mas diferenças entre radiologistas e neurorradiologistas na importância atribuída à IA no diagnóstico final. Os dados sugerem que a experiência direta com a IA influencia a perceção dos médicos, e a utilização diária está relacionada com perceção de impacto e otimização dos processos operacionais.
A abertura para investir em formação indica potencial para integração bem-sucedida da IA na rotina médica. A dissertação contribui para compreender as dinâmicas complexas na adoção da IA na prática clínica, enfatizando a importância de considerar contextos específicos e desafios éticos para uma implementação eficaz e ética da IA na radiologia e neurorradiologia.
ABSTRACT - Exploring the diagnostic radiology evolution focusing the impact of imaging technology and the recent integration of Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) algorithms, this study aims to assess the perception, knowledge, and expectations of Portuguese radiologists regarding AI in diagnostic imaging. Additionally, it seeks to evaluate the impact of AI on diagnostic accuracy, medical report, patient safety and operational optimization, from the perspective of the Portuguese radiologists. The study adopts an observational, descriptive, and cross-sectional approach with a quantitative methodology to explore the perception of Portuguese radiologists on the utilization of Artificial Intelligence (AI) in diagnostic imaging. The population target includes specialists in radiology and neuroradiology who use AI as diagnostic support. Fifty-seven doctors answer the questionnaire, with fifty-five valid responses considered. The data collection instrument was a questionnaire addressing respondent characterization and assessing the perception of AI utilization in radiology. Most participants (40%) are either up to 49 years old or 60 years and older, with over 20 years of experience (54,5%), primarily affiliated with private practice (74,5%). 87,3% have AI tools for diagnostic support. Results indicate acceptance of tracking lesions evolution but resistance to accelerating medical reports. Concerns include false positives and a loss of humanization in diagnosis. Statistical analysis shows consistency in responses regardless of age and experience but differences between radiologists and neuroradiologists in the importance of AI in the final diagnosis. Direct experience with AI influences doctors' perception, and daily use is related with perception of impact and operational process optimization. The willingness to invest in training indicates potential for successful integration of AI into medical routines. The study contributes to understand the complex dynamics in adopting AI in clinical practice, emphasizing the importance of considering specific contexts and ethical challenges for an effective and ethical implementation of AI in radiology and neuroradiology.
ABSTRACT - Exploring the diagnostic radiology evolution focusing the impact of imaging technology and the recent integration of Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) algorithms, this study aims to assess the perception, knowledge, and expectations of Portuguese radiologists regarding AI in diagnostic imaging. Additionally, it seeks to evaluate the impact of AI on diagnostic accuracy, medical report, patient safety and operational optimization, from the perspective of the Portuguese radiologists. The study adopts an observational, descriptive, and cross-sectional approach with a quantitative methodology to explore the perception of Portuguese radiologists on the utilization of Artificial Intelligence (AI) in diagnostic imaging. The population target includes specialists in radiology and neuroradiology who use AI as diagnostic support. Fifty-seven doctors answer the questionnaire, with fifty-five valid responses considered. The data collection instrument was a questionnaire addressing respondent characterization and assessing the perception of AI utilization in radiology. Most participants (40%) are either up to 49 years old or 60 years and older, with over 20 years of experience (54,5%), primarily affiliated with private practice (74,5%). 87,3% have AI tools for diagnostic support. Results indicate acceptance of tracking lesions evolution but resistance to accelerating medical reports. Concerns include false positives and a loss of humanization in diagnosis. Statistical analysis shows consistency in responses regardless of age and experience but differences between radiologists and neuroradiologists in the importance of AI in the final diagnosis. Direct experience with AI influences doctors' perception, and daily use is related with perception of impact and operational process optimization. The willingness to invest in training indicates potential for successful integration of AI into medical routines. The study contributes to understand the complex dynamics in adopting AI in clinical practice, emphasizing the importance of considering specific contexts and ethical challenges for an effective and ethical implementation of AI in radiology and neuroradiology.
Descrição
Palavras-chave
Radiologia de diagnóstico Inteligência Artificial (IA) Perceção de médicos radiologistas/ neurorradiologistas Otimização operacional Impacto da IA Diagnostic Radiology Artificial Intelligence (AI) Perception of Radiologists/ Neuroradiologists Operational Optimization Impact of AI