Alcançando 96% de sensibilidade diagnóstica e análise de imagens 60% mais rápida através de assistência radiológica alimentada por IA

A XCodeIT fez parceria com a RadiologIA para desenvolver um sistema de análise de imagens médicas de ponta alimentado por IA que auxilia radiologistas na detecção de anormalidades em tomografias e raios-X. A solução aproveita modelos de deep learning treinados em centenas de milhares de imagens médicas anotadas, foi validada em três grandes hospitais e alcançou certificação de dispositivo médico CE Classe IIa para uso em ambientes clínicos.

Client: BioResearch

https://BioResearch.xcodeit.io/dashboard

RadiologIA Analysis

CE Class IIa

Chest X-Ray Analysis

Anomaly 87%

Sensitivity

96%

Analysis Time

-60%

AI Findings

Potential nodule detected 87%

No pleural effusion 99%

Heart size normal 95%

96%

Taxa de Sensibilidade

60%

Análise Mais Rápida

Validações Hospitalares

CE Classe IIa

Certificação Médica

O Desafio

A RadiologIA, provedora de serviços de radiologia atendendo múltiplas redes hospitalares, enfrentava uma crise crescente: escassez de radiologistas e volumes crescentes de imagens estavam criando acúmulos perigosos. Pacientes esperavam dias ou semanas por resultados de exames, atrasando decisões críticas de tratamento. Radiologistas trabalhavam sob imensa pressão, lendo centenas de imagens diariamente, aumentando o risco de erros diagnósticos e esgotamento. O desafio era particularmente agudo para condições sensíveis ao tempo como nódulos pulmonares, fraturas e anomalias cardiovasculares onde a detecção precoce melhora dramaticamente os resultados. A RadiologIA precisava de uma solução de IA que pudesse pré-selecionar imagens, sinalizar potenciais anormalidades e priorizar casos urgentes - mas tinha que atender aos mais altos padrões de precisão médica e conformidade regulatória. Falsos positivos sobrecarregariam radiologistas; falsos negativos poderiam ser fatais. A solução precisava integrar perfeitamente com sistemas PACS existentes, lidar com diversas modalidades de imagem, fornecer resultados explicáveis que os clínicos pudessem confiar e navegar o complexo caminho para certificação de dispositivo médico na Europa.

A Nossa Solução

A XCodeIT desenvolveu uma plataforma abrangente de imagens médicas alimentada por IA combinando deep learning de ponta com integração de fluxo de trabalho clínico. Nossa abordagem entregou tanto excelência técnica quanto conformidade regulatória:

Redes neurais convolucionais profundas construídas com PyTorch, treinadas em mais de 200.000 imagens médicas anotadas com extensivos protocolos de aumento de dados e validação

Suporte de imagem multi-modal lidando com formatos DICOM através de TC, raios-X e ressonância magnética com pré-processamento automatizado e pipelines de controle de qualidade

Visualização de IA explicável fornecendo mapas de atenção e destaque de região para mostrar aos radiologistas exatamente onde o modelo identificou potenciais anormalidades

Sistema inteligente de triagem priorizando automaticamente achados urgentes e integrando com sistemas de gerenciamento de fluxo de trabalho hospitalar para acelerar casos críticos

Motor de inferência baseado em FastAPI entregando tempos de predição sub-segundo enquanto mantém manipulação de dados compatível com HIPAA e trilhas de auditoria

Framework de validação clínica permitindo testes sistemáticos através de populações diversas de pacientes e protocolos de imagem em parceria com três sites hospitalares

Tecnologias Utilizadas

Python PyTorch DICOM FastAPI React GCP Healthcare API

Os Resultados

96%

Taxa de Sensibilidade

Alcançou 96% de sensibilidade na detecção de patologias alvo, igualando ou superando o desempenho de radiologistas em estudos de validação

60%

Análise Mais Rápida

Reduziu o tempo médio até diagnóstico em 60% através de pré-seleção inteligente e priorização

Validações Hospitalares

Validado com sucesso em três grandes hospitais com populações diversas de pacientes e equipamentos de imagem

CE Classe IIa

Certificação Médica

Alcançou marcação CE como dispositivo médico Classe IIa, permitindo implantação clínica através de mercados europeus

"O que a XCodeIT realizou vai muito além de construir um modelo de IA. Eles construíram uma solução clínica completa que os radiologistas realmente confiam e usam. A conquista técnica - 96% de sensibilidade com baixos falsos positivos - é notável, mas igualmente impressionante foi sua compreensão do caminho regulatório e requisitos de validação clínica. Eles trabalharam lado a lado com nossos radiologistas durante todo o desenvolvimento, incorporaram feedback clínico iterativamente e nos guiaram através do processo de marcação CE. Este sistema de IA agora é uma parte essencial do nosso fluxo de trabalho diagnóstico, nos ajudando a entregar diagnósticos mais rápidos e precisos enquanto reduzimos o esgotamento de radiologistas. Está genuinamente salvando vidas."

Dra. Ana Rodrigues

Detalhes do Projeto

Indústria: Tecnologia Médica
Serviços: Desenvolvimento de IA/ML, Software de Dispositivo Médico, Integração Clínica, Conformidade Regulatória
Duração: 12 meses