Volume de Exames em Queda? Estudo de Harvard Levanta Debate
Um artigo publicado no JAMA Health Forum pelo economista David Cutler, de Harvard, e pelo doutorando Lev Klarnet afirma que o volume de exames de imagem nos Estados Unidos está desacelerando, o que reduziria a necessidade de formar mais radiologistas. A tese provocou reações imediatas na comunidade radiológica, que já enfrenta escassez de especialistas em diversas regiões do mundo.
O argumento central dos autores é que uma suposta “desaceleração da imagem” pode ter múltiplas causas. Entre as hipóteses levantadas estão a percepção crescente entre médicos sobre os riscos de exames desnecessários, o impacto da campanha Choosing Wisely, mudanças nos reembolsos, exigências de autorização prévia, organizações de cuidados coordenados (accountable care organizations) e esforços para eliminar exames repetidos sem indicação.
Os autores reconhecem que “não há consenso sobre quais dessas hipóteses explicam as tendências de imagem, ou se existem outros fatores importantes”. Cutler foi integrante de uma Comissão de Política de Saúde criada para ajudar a reduzir gastos médicos em Massachusetts, o que contextualiza sua perspectiva voltada ao controle de custos.
IA como Caminho para o Futuro da Radiologia
Uma das propostas mais controversas do artigo é a sugestão de que a inteligência artificial pode ajudar a remodelar a prática radiológica. Cutler descreve a análise de imagens médicas como um “processo direto para aprendizado de máquina”, afirmando que programas de computador já conseguem “emular radiologistas” em alguns cenários. No entanto, os próprios autores ponderam que “é improvável que computadores substituam radiologistas em breve” e que “existem muitas situações em que a capacidade humana supera a IA”.
A proposta inclui um modelo de triagem em que radiologistas leriam os exames mais complexos, independentemente da localização geográfica do paciente, enquanto programas de IA cuidariam dos casos rotineiros. Em áreas rurais onde radiologistas são escassos, os autores sugerem que um diagnóstico computadorizado poderia ser “um substituto razoável” para um radiologista treinado.
Reações da Comunidade Radiológica
A tese de Cutler enfrenta objeções significativas de profissionais da área. Muitos radiologistas argumentam que os dados de volume de exames, quando ajustados por complexidade e modalidade, não sustentam a narrativa de desaceleração generalizada. Modalidades como ressonância magnética e PET-CT continuam em expansão, e a crescente adoção de rastreamentos populacionais, como a mamografia e a tomografia de baixa dose para câncer de pulmão, tende a aumentar a demanda futura.
Outro ponto de crítica é a premissa de que IA pode funcionar como substituto em áreas com escassez de profissionais. Sociedades médicas como a ACR (American College of Radiology) têm monitorado propostas regulatórias relacionadas à IA em radiologia, enfatizando que a tecnologia deve ser vista como ferramenta de apoio, não como substituta do julgamento médico.
O Que os Dados Realmente Mostram
A análise merece contexto adicional. Dados da própria FDA mostram que radiologia lidera entre as especialidades com dispositivos de IA aprovados, o que indica uma tendência de integração, não de substituição. Além disso, relatórios de mercado projetam crescimento consistente do setor de imagem diagnóstica ao longo da próxima década, impulsionado por envelhecimento populacional, ampliação do acesso e novas indicações clínicas.
A discussão sobre volume de exames também precisa considerar que a complexidade dos estudos aumentou significativamente. Uma única tomografia computadorizada pode gerar centenas de imagens que exigem análise detalhada, e técnicas avançadas como perfusão, difusão e espectroscopia acrescentam camadas de informação que demandam mais tempo por exame. Reduzir a análise a “número de exames” ignora essa realidade.
Implicações para o Cenário Brasileiro
No Brasil, a realidade é inversa à descrita por Cutler. O país ainda convive com filas extensas para exames de imagem no sistema público, cobertura desigual entre regiões e déficit de radiologistas em estados do Norte e Nordeste. A discussão americana sobre “excesso” de exames tem pouca aderência ao contexto brasileiro, onde o desafio é ampliar o acesso com qualidade.
Contudo, a parte do artigo sobre IA como ferramenta de apoio em áreas remotas ressoa com iniciativas brasileiras de telerradiologia, que já permitem que especialistas em grandes centros laudem exames realizados em municípios distantes. Nesse modelo, a IA poderia atuar como camada de triagem e priorização, acelerando o tempo de laudo sem substituir o radiologista.
Perspectivas
O artigo de Cutler e Klarnet contribui para um debate necessário, mas suas conclusões devem ser lidas com cautela. A perspectiva de um economista focado em contenção de custos é valiosa, mas incompleta sem considerar a crescente complexidade dos exames, as novas indicações clínicas e a demanda reprimida em países em desenvolvimento. O futuro da radiologia passa pela integração inteligente de IA ao fluxo de trabalho, e não pela redução do papel do radiologista.
Fonte: JAMA Health Forum via Health Imaging / Radiology Business
