Sistema Bi-rads: ferramentas de apoio ao diagnóstico

O Sistema BI-RADS (Breast Imaging Reporting and Data System) foi desenvolvido para padronizar laudos de exames de imagem da mama e facilitar a comunicação entre os profissionais de saúde. Apesar de sua ampla adoção, a interpretação correta das classificações pode ser um desafio.

Diante desse cenário, a tecnologia é uma poderosa aliada, ajudando os radiologistas e gestores de instituições de saúde a otimizar seus processos e garantir diagnósticos mais precisos.

Ferramentas avançadas como o visualizador diagnóstico Pixeon Arya, agilizam a análise de exames e favorecem a correta identificação das classificações do BI-RADS. Para compreender melhor como isso acontece, continue a leitura!

O que é sistema BI-RADS?

O Sistema BI-RADS tem como principal objetivo uniformizar os laudos de mamografias, ultrassonografias e ressonâncias magnéticas, facilitando a comunicação entre médicos e profissionais de saúde.

É um método padronizado de classificação de exames de imagem da mama, criado pelo Colégio Americano de Radiologia (ACR). Serve para orientar a conduta clínica a partir de uma categorização clara do risco de malignidade das lesões mamárias.

O BI-RADS utiliza uma escala que vai de 0 a 6, sendo cada número associado a uma recomendação específica. Essa classificação varia desde resultados inconclusivos (BI-RADS 0), até a confirmação de malignidade (BI-RADS 6), ajudando a definir o próximo passo no acompanhamento da paciente, como novos exames ou biópsias.

Classificação BI-RADS e condutas

As imagens obtidas durante a mamografia são capturadas em diferentes ângulos para garantir uma avaliação completa das mamas.

 Os principais ângulos utilizados são a craniocaudal (CC) e a médio-lateral oblíqua (MLO), que oferecem visões distintas das estruturas mamárias.

O CC permite que o radiologista observe as estruturas internas da mama esquerda e direita em uma perspectiva horizontal, facilitando a detecção de lesões ou alterações em todo o tecido mamário. 

Já o MLO permite a visualização das mamas em um ângulo que varia entre a lateral (médio) e a região mais alta (oblíqua), oferecendo um campo de visão diferente da mesma mama, o que favorece a visualização de diferentes estruturas próximas à axila e, portanto, garante que o radiologista tenha ainda mais precisão na análise da imagem.

Desafios na interpretação das classificações do sistema BI-RADS 

Mesmo com a padronização oferecida pelo sistema BI-RADS, existem desafios que os profissionais de saúde enfrentam durante a realização e interpretação dos exames de imagem da mama. Entre os principais, destacam-se:

1. Qualidade das imagens

A qualidade do exame é o ponto de partida para uma interpretação precisa. Equipamentos de alta resolução e o uso de técnicas adequadas garantem imagens claras, facilitando a classificação correta. 

No entanto, limitações técnicas ou configurações inadequadas comprometem a análise.

2. Adequação às necessidades dos pacientes

Pacientes debilitados, traumatizados ou com dificuldades de locomoção apresentam desafios adicionais na obtenção de imagens adequadas. 

A capacidade de colaborar com a equipe durante o exame pode ser reduzida, o que impacta diretamente a qualidade das projeções mamográficas.

3. Análise das imagens com tranquilidade 

A pressão por resultados rápidos e a alta demanda podem levar a análises imprecisas.

Manter um padrão de qualidade, que permita uma revisão minuciosa de cada imagem, é ponto chave para evitar erros de diagnóstico e garantir a precisão na classificação BI-RADS.

4. Experiências anteriores dos pacientes

Pacientes que já passaram por atendimentos insatisfatórios e experiências negativas durante exames anteriores podem estar mais ansiosos e  resistentes.

Por conta disso, ele precisa se sentir acolhido desde  o momento que entra na clínica. Neste contexto, a qualidade do atendimento atual é essencial para reverter essa percepção. 

Afinal, o acolhimento e a humanização, especialmente em exames sensíveis como a mamografia, são indispensáveis A experiência do paciente deve ser positiva, ainda que o momento possa ser de tensão. 

Isso impacta diretamente na colaboração do paciente e, consequentemente, na qualidade do exame.

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Tecnologia e sistema BI-RADS

Com avanços significativos em equipamentos e softwares, os profissionais de saúde podem contar com ferramentas mais precisas e inteligentes, o que eleva a qualidade do diagnóstico e melhora a experiência do paciente. 

A integração de algoritmos de inteligência artificial (IA) e Machine Learning, oferecem mais recursos aos radiologias na análise de exames de imagem. Estas tecnologias são capazes de aprender a partir de grandes bases de dados, aprimorando continuamente sua capacidade de identificar padrões conforme o feedback dos profissionais que as utilizam. 

Ferramentas que apoiam o diagnóstico

Para apoiar os radiologistas e gestores de saúde, diversas ferramentas foram desenvolvidas pela Pixeon e agregam mais agilidade, precisão e  eficiência. Confira as principais:

PACS Aurora

O PACS Aurora é uma plataforma para o armazenamento, distribuição e gerenciamento de exames de imagem. 

Este recurso integra diferentes modalidades de exames, como mamografia, ultrassom e ressonância magnética, em um só local, facilitando o acesso e a comparação entre exames anteriores e atuais. 

Seus principais recursos, são: 

• Acesso ao histórico de seus pacientes;
• Armazenamento de imagens radiológicas e distribuição para equipe multidisciplinar dentro da instituição;
• Análise de imagens com mais agilidade;
• Trabalho remoto, mas sempre integrado.

Pixeon Arya

O Pixeon Arya é o visualizador diagnóstico de alto desempenho, projetado para facilitar a análise radiológica com ferramentas avançadas de apoio ao diagnóstico. Entre seus principais recursos estão:

• Ferramentas de régua e ajuste inteligente de mama;
• Acompanhamento de lesões;
• Comparação de imagens;
• Ferramentas de ROI (Região de Interesse);
• Laudo com narração por voz com a solução Central de Laudos.

Pixeon Lumia

A Lumia é a solução de Inteligência Artificial integrada ao PACS da Pixeon  para aprimorar o apoio ao diagnóstico. Ela é capaz de analisar imagens de diferentes modalidades de exames, como mamografia, tomografia de abdome, raio-X de mãos e de pulmão.

Com recursos avançados de Machine Learning, a Lumia sugere achados clínicos para a análise do radiologista, de forma que a palavra final sempre é do médico. 

Nas mamografias, a Pixeon Lumia é capaz de identificar e sugerir os seguintes achados clínicos:

• Calcificações benignas;
• Calcificações malignas;
• Massas Benignas;
• Massas Malignas;
• Linfonodos Intramamários;
• Fibroadenomas.

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Sobre a Pixeon  

Pixeon é a empresa brasileira com o maior portfólio de softwares para o mercado de saúde. 

Nossas soluções atendem hospitais, clínicas, laboratórios e centros de diagnóstico por imagem, tanto em gestão (HIS, CIS, RIS e LIS), quanto no processo diagnóstico (PACS e Interfaceamento laboratorial), garantindo mais desempenho e gestão de alta performance em instituições de saúde. 

Nosso PACS Pixeon Aurora foi eleito quatro vezes o melhor da América Latina pela Klas Research, e o nosso sistema de gestão para medicina diagnóstica, Pixeon Korus, atende quase 2 milhões de pacientes e processa mais de 9 milhões de exames anualmente.

Já são mais de 3 mil clientes no Brasil, Argentina, Uruguai e Colômbia que confiam nas nossas tecnologias.  

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