Desembalando a IA

Dr. Vidur Mahajan:
Bom dia, boa tarde, boa noite, dependendo de onde você estiver no mundo. Enquanto espero meu convidado ligar a câmera, meu nome é Vidur e sou o diretor executivo da CARPL.ai. Esta é a série de webinars “ ” Unboxing AI da CARPL — acredite se quiser, o episódio número 53. Estamos fazendo isso há quase 53 semanas seguidas.

Agora, se você não sabe o que é a série de webinars “ ” Unboxing AI — bem, como você chegou aqui? Mas, falando sério, toda semana na CARPL a gente convida um amigo, colaborador, parceiro, cliente — alguém super inteligente — pra compartilhar suas opiniões, discutir seus desafios e responder às suas perguntas.

Hoje, temos a sorte de ter nosso querido amigo Vijay Ramanathan conosco. Falaremos mais sobre ele em breve. E se você não sabe o que é a CARPL, somos sua plataforma de IA amigável, ajudando você a se conectar com todo um ecossistema de empresas incríveis de IA. Algumas ajudam a relatar automaticamente exames, outras fazem a triagem de tomografias computadorizadas de AVC, outras leem ressonâncias magnéticas da próstata — você escolhe. Trazemos esse ecossistema de IA em radiologia clínica para seus fluxos de trabalho por meio de uma única interface de usuário, um único canal de dados e um único caminho de aquisição — permitindo que você crie, teste, implante e monitore todas essas soluções dentro do seu fluxo de trabalho.

Com isso, gostaria de dar as boas-vindas ao nosso convidado de hoje: Vijay Ramanathan. Vijay, obrigado por estar aqui — significa muito pra gente.

Recentemente, anunciamos nossa parceria com a RamSoft, e Vijay é o CEO e cofundador da RamSoft. Ele cofundou a RamSoft há 30 anos, quando tinha apenas 17 — ou talvez até menos, Vijay, você parece mais jovem! Ele fundou a empresa com seu pai, o Dr. Ram.Ram. É daí que vem o nome RamSoft. Na época, Vijay estava cursando Engenharia da Computação na Universidade de Waterloo, onde ele e seu irmão — que eu diria que é muito mais inteligente do que a maioria de nós — Shiva, criaram a primeira versão do RamSoft. Naquela época, eles nem chamavam de PACS, apenas “Software de Gerenciamento de Imagens Médicas”.

Hoje, ele lidera a visão do PowerServer — a plataforma RIS/PACS baseada em nuvem da RamSoft — entre muitas outras conquistas. Mas a que mais gosto: Vijay participou da sua primeira RSNA aos 17 anos. Será que deixam entrar pessoas de 17 anos?

Vijay Ramanathan:
Tecnicamente, as regras oficiais da RSNA exigem que você tenha 16 anos. Então, sim, eu era oficialmente legal. Meu irmão Shiva, durante sua primeira RSNA, teve que burlar as regras — ele tinha 15 anos na época e completou 16 durante o evento!

Dr. Vidur Mahajan:
Isso é incrível. Então, vocês dois comemoram seus aniversários durante a RSNA todos os anos?

Vijay Ramanathan:
Exatamente. Desde a minha primeira RSNA aos 17 anos, a maioria dos meus aniversários foi em Chicago, na RSNA.

Dr. Vidur Mahajan:
O tempo em Chicago é lindo, devo dizer! Além disso, pra todo mundo saber, o aniversário do Vijay é no dia 2 de dezembro. Se você for à RSNA este ano, agora você tem que dar os parabéns pra ele — e talvez até comprar um presente!

Mas, falando sério, volta um pouco no tempo — como era a RSNA em 1994? A informática já existia?

Vijay Ramanathan:
A radiologia em 1994 era muito diferente. O PACS era um conceito teórico. O padrão DICOM que conhecemos hoje só foi formalizado em 1998. Então, naquela época, você trabalhava com softwares anteriores ao DICOM. O PACS era mais um sonho do que uma realidade.

O que tínhamos eram os primeiros programas de software de telerradiologia. E a internet? Tecnicamente, ela existia, mas ninguém tinha acesso a ela. Tínhamos a CompuServe e a America Online com conexões discadas.

A RamSoft foi uma das primeiras empresas — não só no setor de software médico — a lançar um site. Eu escrevia HTML manualmente quando era adolescente. Não havia ferramentas. Era só eu codificando um site do zero e colocando-o online.

Dr. Vidur Mahajan:
Uau. Eu ganhei meu primeiro computador em 1996, internet em 1997 — e tínhamos que pagar pelo telefone e pelos dados. Se eu conseguia mais de 1 kbps, achava que estava pegando fogo. Dois dias para baixar uma música!

Vijay Ramanathan:
Exatamente. Quando começamos, basicamente fazíamos captura de imagens — tiravamos fotos de ultrassonografias ou raios-X. Usávamos o que chamávamos de “câmera em uma vara”. Uma câmera apontada para uma caixa de luz onde o filme era exibido, e salvávamos a imagem em um PC.

Naquela época, não existia CR. No entanto, nos anos 80, meu pai, Dr. Ram — que trabalhava na Picker e liderou a equipe que desenvolveu o primeiro aparelho de raio-X digital para o mercado de massa —, foi para a Picker e liderou a equipe que desenvolveu o primeiro aparelho de raio-X digital para o mercado de massa. Esse equipamento foi instalado nos principais hospitais de todo o mundo. Ram, estava na Picker e liderava a equipe que desenvolveu a primeira máquina de raio-X digital para o mercado de massa. Esse equipamento foi instalado nos principais hospitais de todo o mundo.

Mas não havia como extrair imagens digitalmente — não existia DICOM. Então, tiravamos fotos das telas. BMPs, JPGs — de baixa qualidade. Mas era tudo o que tínhamos.

Dr. Vidur Mahajan:
Que origem fascinante. Vamos falar sobre resistência — como foi tentar vender o “PACS v0”? Teve gente que não acreditou? E como isso se compara à IA hoje?

Vijay Ramanathan:
Com certeza — muita resistência, toda justificada. O maior problema era a falta de padrões. O DICOM surgiu em 1998, mas levou mais cinco anos para que os fornecedores fizessem a atualização e ele se tornasse útil na prática.

Os radiologistas não confiavam no PACS. Uma preocupação comum era: “Quem vai pendurar meus filmes?” Os radiologistas estavam acostumados com assistentes preparando enormes caixas de luz giratórias com 20 a 30 casos, incluindo os anteriores. O PACS não reproduzia isso.

Tivemos que desenvolver protocolos de pendurar, resolver o problema dos casos anteriores que ainda estavam em filme e obter a adesão de radiologistas particulares, centros ambulatoriais e teleradiologistas de pronto-socorro — nossos primeiros clientes.

Uma coisa em que sempre acreditamos — graças ao meu pai — é que a saúde deve servir a todos. Não tratamos os clientes pequenos de forma diferente. Todos merecem as mesmas ferramentas.

Dr. Vidur Mahajan:
E isso se aplica à IA. Precisamos democratizá-la, assim como vocês fizeram com o PACS.

Vijay Ramanathan:
Exatamente. A IA deve estar disponível para todos, não apenas para grandes hospitais universitários. Se a IA só ajudar o Mass General, teremos falhado. Só quando mais de 50% dos radiologistas em todo o mundo usarem IA é que poderemos dizer que tivemos sucesso.

Dr. Vidur Mahajan:
Concordo plenamente. E, ironicamente, muitas vezes é mais difícil convencer especialistas em centros acadêmicos. A IA tem mais impacto em radiologistas gerais ou médicos de emergência.

Vijay Ramanathan:
Certo. A IA é especialmente impactante em situações de emergência, onde o radiologista não está imediatamente disponível. É aí que ela pode brilhar.

Dr. Vidur Mahajan:
Vamos falar sobre o PowerServer e o OmegaAI. Qual é a diferença?

Vijay Ramanathan:
O PowerServer é a nossa plataforma RIS/PACS líder habilitada para nuvem. É usada por milhares de radiologistas em centenas de locais todos os dias.

O OmegaAI é a nossa plataforma de última geração, totalmente nativa da nuvem. Foi projetada para evoluir constantemente. Novos recursos ficam disponíveis instantaneamente para todos os usuários. E a IA é a principal razão pela qual a criamos. A IA muda rápido — o que é bom hoje fica ultrapassado em três meses.

OmegaAI é a nossa maneira de preparar a plataforma para o futuro. A gente acha que a maioria dos nossos clientes vai migrar para ela nos próximos anos.

Dr. Vidur Mahajan:
Como vocês lidam com a hesitação dos grandes sistemas de saúde em relação à nuvem e à multilocação?

Vijay Ramanathan:
Toda transição tecnológica gera apreensão. Do filme ao PACS. Do local ao hospedado. Da nuvem de locatário único à nuvem multilocatária.

Esse é o nosso desafio a ser resolvido. Fazemos isso há 30 anos. Em alguns anos, as pessoas nem vão se lembrar do desafio — elas só vão aproveitar os benefícios.

Dr. Vidur Mahajan:
Concordo. Tem uma ótima pergunta no chat — do BS. Eles perguntam: a menos que os equipamentos se tornem democratizados, como a IA pode chegar a todos?

Vijay Ramanathan:
Ótimo ponto. A IA vai ajudar a tornar os equipamentos mais baratos. Hoje, a diferença entre os equipamentos está no software integrado. Se mudarmos a inteligência dos equipamentos para o PACS — com a IA como o cérebro —, podemos padronizar, reduzir custos e tornar os dispositivos mais acessíveis.

Mais fornecedores, custos mais baixos, acesso mais amplo. Foi o que aconteceu com o DICOM. É para lá que estamos indo.

Dr. Vidur Mahajan:
Então, o PACS se torna a camada inteligente. O CARPL se torna uma janela para a IA mundial.

Vijay Ramanathan:
Exatamente. E com a IA sem cliques, os radiologistas só precisam abrir um estudo e as informações da IA já estão lá — visíveis quando necessário, invisíveis quando não são.

Dr. Vidur Mahajan:
Última pergunta de Srinivas: Suas ferramentas são focadas em partes específicas do corpo, como só o tórax?

Dr. Vidur Mahajan:
Ótima pergunta. Somos uma plataforma de IA. A equipe do Vijay na RamSoft fornece PACS. Integramos mais de 175 modelos de IA de terceiros, cobrindo todos os tipos de partes do corpo e especialidades. É uma plataforma dentro de uma plataforma, tipo o filme “A Incepção”.

Vijay Ramanathan:
E tudo isso está integrado ao fluxo de trabalho. Abra um estudo no PowerServer ou OmegaAI e os resultados da IA aparecem sem precisar clicar em nada.

Dr. Vidur Mahajan:
Obrigado, Vijay. E obrigado a todos que participaram. Este foi um dos nossos webinars mais assistidos. Até a próxima semana. Vijay, isso significa muito pra gente.

Vijay Ramanathan:
Obrigado, Vidur. Muito obrigado.

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