Desembalando a IA

Dr. Vidur Mahajan:
Bom dia, boa tarde, boa noite novamente — dependendo de onde você estiver no mundo. Enquanto espero que meu convidado ligue a câmera, meu nome é Vidur e sou CEO da CARPL.ai. Este é o IA de desembalagem série de webinars de CARPL — número do episódio, acredite ou não, 53. Estamos fazendo isso há quase 53 semanas seguidas.

Agora, se você não sabe o que IA de desembalagem A série de webinars é: bem, como você chegou até aqui? Mas, falando sério, toda semana na CARPL, convidamos um amigo, colaborador, parceiro, cliente — alguém super inteligente — para compartilhar suas opiniões, discutir seus desafios e responder suas perguntas.

Hoje, temos muita sorte de ter nosso querido amigo Vijay Ramanathan conosco. Vamos nos aprofundar em seu passado em breve. E se você não sabe o que é CARPL, somos sua plataforma amigável de IA de bairro, ajudando você a se conectar com um ecossistema inteiro de empresas incríveis de IA. Alguns ajudam você a relatar exames automaticamente, alguns fazem a triagem de tomografias computadorizadas de AVC, outros a ler ressonâncias magnéticas de próstata, etc. Trazemos esse ecossistema de IA de 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 em seu fluxo de trabalho.

Com isso, gostaria de dar as boas-vindas ao nosso convidado de hoje: Vijay Ramanathan. Vijay, obrigado por se juntar — significa muito.

Recentemente, anunciamos nossa parceria com a RamSoft, e Vijay é CEO e cofundador da RamSoft. Ele foi cofundador da RamSoft há 30 anos, quando tinha apenas 17 anos - ou talvez até mais jovem, Vijay, você parece mais jovem! Ele a fundou com seu pai, Dr. Ram. É daí que vem o nome RamSoft. Na época, Vijay estava cursando o bacharelado em Engenharia da Computação na Universidade de Waterloo, onde ele e seu irmão, que posso dizer que é muito mais inteligente do que a maioria de nós, Shiva criaram a primeira versão da RamSoft. Eles nem o chamavam de PACS naquela época, apenas “Software de gerenciamento de imagens médicas”.

Hoje, ele lidera a visão do PowerServer, a principal plataforma RIS/PACS baseada em nuvem da Ramsoft, entre muitas outras conquistas. Mas o que eu mais gosto: Vijay participou de sua primeira RSNA aos 17 anos. Eles ao menos deixam jovens de 17 anos entrarem?

Vijay Ramanathan diz:
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, realmente teve que violar as regras — ele tinha 15 anos na época e completou 16 anos durante o evento!

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

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

Dr. Vidur Mahajan:
Devo dizer que o clima está lindo em Chicago! Além disso, só para que todos saibam, o aniversário de Vijay é em 2 de dezembro. Se você estiver participando da RSNA este ano, agora você é obrigado a desejar a ele — e talvez até mesmo comprar um presente para ele!

Mas, falando sério, volte atrás: como era a RSNA em 1994? A informática era mesmo uma coisa?

Vijay Ramanathan diz:
A radiologia em 1994 era muito diferente. PACS era um conceito teórico. O padrão DICOM que conhecemos hoje não foi formalizado até 1998. Então, naquela época, você estava trabalhando com um software anterior 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? Ele existia tecnicamente, mas ninguém realmente tinha acesso a ele. Tivemos a CompuServe e a America Online com conexões dial-up.

A RamSoft foi uma das primeiras empresas — globalmente — não apenas em software médico — a lançar um site. Eu escrevi HTML manualmente quando era adolescente. Não havia ferramentas. Só eu codificando um site do zero e colocando-o online.

Dr. Vidur Mahajan:
Uau. Comprei meu primeiro computador em 96, internet em 97 — e tivemos que pagar tanto pelo telefone quanto pelos dados. Se eu obtivesse mais de 1 kbps, pensei que estava pegando fogo. Dois dias para baixar uma música!

Vijay Ramanathan diz:
Exatamente. Quando começamos, estávamos basicamente capturando fotos — tirando fotos de ultrassom ou imagens de raios-X. Usamos o que, brincando, chamamos de “câmera em um stick”. Uma câmera apontava para uma caixa de luz onde o filme era exibido, e nós salvávamos essa imagem em um PC.

Não havia CR naquela época. Porém, nos anos 80, meu pai — Dr. Ram — estava na Picker e liderou a equipe que desenvolveu a primeira máquina digital de raio-X de tórax do mercado de massa. Esse equipamento foi instalado nos principais hospitais de todo o mundo.

Mas não havia como extrair imagens digitalmente — sem DICOM. Então, tirávamos fotos de telas. BMPs, JPGs — baixa qualidade. Mas isso é tudo o que tínhamos.

Dr. Vidur Mahajan:
Essa é uma origem fascinante. Vamos falar sobre resistência: como foi tentar vender o “PACS v0”? Havia pessimistas? E como isso se compara à IA atual?

Vijay Ramanathan diz:
Absolutamente — toneladas de resistência, todas muito justificadas. O maior problema era a falta de padrões. O DICOM surgiu em 1998, mas foram necessários mais cinco anos para que os fornecedores se atualizassem e se tornassem úteis no campo.

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 estojos, incluindo antecedentes. O PACS não replicou isso.

Tivemos que desenvolver protocolos de suspensão, resolver problemas anteriores que ainda estavam sendo filmados e obter a adesão de radiologistas particulares, centros ambulatoriais e telerradiologistas de emergência — nossos primeiros clientes.

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

Dr. Vidur Mahajan:
E isso é transferido para a IA. Precisamos democratizá-lo, assim como você fez com o PACS.

Vijay Ramanathan diz:
Exatamente. A IA deve estar disponível para todos, não apenas para grandes hospitais acadêmicos. Se a IA só ajudar o Mass General, falhamos. Somente quando mais de 50% dos radiologistas em todo o mundo usam a IA, podemos dizer que tivemos sucesso.

Dr. Vidur Mahajan:
Não poderia concordar mais. 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 diz:
Certo. A IA é especialmente impactante em situações de emergência, onde o radiologista não está disponível imediatamente. É aí que ela pode brilhar.

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

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

O OmegaAI é nossa plataforma de próxima geração, totalmente nativa da nuvem. Ele foi projetado para evoluir constantemente. Novos recursos estão disponíveis instantaneamente para todos os usuários. E a IA é a principal razão pela qual a construímos. A IA muda rapidamente — o que é bom hoje fica desatualizado em 3 meses.

O OmegaAI é a nossa forma de preparar a plataforma para o futuro. Vemos a maioria dos nossos clientes migrando para ele nos próximos anos.

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

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

Esse é o nosso desafio a ser resolvido. Fazemos isso há 30 anos. Em alguns anos, as pessoas nem se lembrarão do desafio — elas apenas aproveitarão os benefícios.

Dr. Vidur Mahajan:
Concordo. Há uma ótima pergunta do chat — da BS. Eles perguntam: a menos que o equipamento seja democratizado, como a IA pode alcançar todos?

Vijay Ramanathan diz:
Ótimo ponto. A IA ajudará a tornar o equipamento mais barato. Hoje, a diferenciação dos equipamentos está no software embarcado. Se transferirmos a inteligência dos equipamentos para os PACS, com a IA como 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 então se torna uma janela para a IA mundial.

Vijay Ramanathan diz:
Exatamente. E com a IA de zero clique, os radiologistas simplesmente abrem um estudo e os insights de IA já estão lá: visíveis quando necessário, invisíveis quando não.

Dr. Vidur Mahajan:
Pergunta final de Srinivas: Suas ferramentas estão focadas em partes específicas do corpo, como apenas no peito?

Dr. Vidur Mahajan:
Ótima pergunta. Somos uma plataforma de IA. A equipe de Vijay na RamSoft fornece PACS. Integramos mais de 175 modelos de IA de terceiros, abrangendo todos os tipos de partes do corpo e especialidades. É uma plataforma dentro de uma plataforma, como a inception.

Vijay Ramanathan diz:
E tudo está integrado ao fluxo de trabalho. Abra um estudo no PowerServer ou no OmegaAI e os resultados da IA simplesmente aparecerão, sem a necessidade de cliques.

Dr. Vidur Mahajan:
Obrigado, Vijay. E obrigado a todos que aderiram. Este foi um dos nossos webinars mais frequentados. Nos vemos na próxima semana. Vijay — significa muito.

Vijay Ramanathan diz:
Obrigado, Vidur. Agradeço isso.

‍

‍

‍