Pesquisadores criaram uma nova técnica que corresponde de forma precisa e rápida radiografias capturadas durante a cirurgia com o exame médico 3D pré-operatório do paciente. Este método poderia facilitar para os médicos pilotarem com precisão ferramentas cirúrgicas minimamente invasivas, levando a procedimentos mais rápidos e seguros.
Os médicos realizam muitas cirurgias minimamente invasivas utilizando raios-X em tempo real para ajudar a guiar dispositivos como cateteres e endoscópios através de pequenas incisões. Mas como os raios-X são imagens planas, pode ser desafiador determinar exatamente onde as ferramentas cirúrgicas estão localizadas e orientadas dentro do corpo do paciente, aumentando o risco de complicações.
Para ajudar a localizar os dispositivos cirúrgicos, os médicos podem alinhar manualmente radiografias com imagens médicas 3D pré-operatórias, como tomografias computadorizadas (TC) ou ressonâncias magnéticas (RM). Ferramentas de inteligência artificial (AI) projetadas para otimizar este processo lutam para alinhar imagens de forma robusta para todos os pacientes, tornando-as inviáveis na prática.
Este novo sistema, desenvolvido por cientistas e médicos do MIT e instituições colaboradoras, utiliza um modelo de AI que se adapta a cada paciente em apenas cerca de cinco minutos. O modelo combina automaticamente as radiografias de um paciente com exames 3D em questão de segundos, e com precisão submilimétrica.
Nomeado xvr (que significa X-ray volume registration), ele superou os métodos de AI existentes em uma ordem de magnitude em uma ampla gama de pacientes, partes do corpo e procedimentos médicos.
“A maioria dos americanos vive a mais de uma hora de um centro que pode realizar procedimentos não invasivos, como intervenções emergenciais para AVC. Uma hora no tempo de AVC é incrivelmente substancial. Tornar esses procedimentos mais fáceis combinando informações 2D e 3D permite que esses tipos de procedimentos altamente especializados e que salvam vidas sejam mais acessíveis a partes muito mais amplas da população”, diz Vivek Gopalakrishnan, pós-doutorando no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (
Fonte: MIT News - AI
Publicado em 2026-09-16