As máquinas de ressonância magnética (RM) são dispositivos médicos que salvam vidas, permitindo que médicos e radiologistas diagnostiquem diversas condições críticas. No entanto, o custo exorbitante de modelos novos, que variam de US$ 1.1 milhão a mais de US$ 3 milhões, limita seu acesso.
A Open Source Imaging Initiative (OSI2) reconheceu essa barreira e desenvolveu o scanner de RM de código aberto OSI2 ONE. Este dispositivo portátil, com um núcleo impresso em 3D, já foi replicado globalmente.
Apesar de sua força de campo limitada (50mT contra 1.5T a 3T de unidades maiores), que resulta em menor resolução espacial e relação sinal-ruído, o analista de tecnologia Brian Roemmele afirma que a Inteligência Artificial (IA) pode superar essas deficiências, tornando-o viável para diagnósticos médicos.
“MRI de baixo campo tem sido historicamente limitada por menor sinal-ruído e maior inomogeneidade de campo. Esse é exatamente o regime onde a IA moderna prospera,” Roemmele comentou. A reconstrução de imagem melhora drasticamente com redes neurais profundas e modelos informados pela física.
Não se trata de uma IA comum, mas de modelos treinados especificamente com dados de RM de alto campo (1.5T a 8T) ou usando a física da máquina para criar imagens mais precisas.
Se dados de pacientes anonimizados não estiverem disponíveis para treinamento, a geração de dados sintéticos é uma alternativa viável, graças à natureza de código aberto do scanner OSI2 ONE. A informação pública da máquina permite a criação de modelos físicos para a IA.
Embora alguns questionem sua aplicabilidade em ambientes médicos altamente regulamentados, Roemmele enfatiza: “Ninguém pode nos impedir de construir em garagens.”
O foco principal são as regiões com baixo acesso a tecnologias avançadas ou com capacidade financeira limitada. Mesmo que não atinja a resolução de máquinas caras e de tamanho completo, ter uma opção acessível e eficaz pode salvar mais vidas, especialmente em hospitais e clínicas com menos recursos.
Este avanço demonstra como a indústria médica e os pacientes podem usar a IA para reduzir custos significativamente, oferecendo diagnósticos cruciais por uma fração do preço.