Autores:
Abílio Rigueira Domingos – CRMV MG 7365
Gustavo de Castro Bregunci – CRMV MG 7160
Subtítulo:
Ferramentas baseadas em Inteligência Artificial estão auxiliando médicos-veterinários na análise de exames de imagem, oferecendo diagnósticos mais rápidos, precisos e padronizados.
Um novo olhar sobre as imagens veterinárias
A radiologia e a ultrassonografia são pilares da Medicina Veterinária moderna, fundamentais para o diagnóstico de doenças cardíacas, respiratórias, ortopédicas e abdominais.
Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) passou a atuar como uma aliada estratégica nessa rotina, transformando a maneira como os exames são interpretados.
Em vez de substituir o veterinário, a IA funciona como um segundo par de olhos altamente treinado.
Esses sistemas aprendem a reconhecer padrões em milhares de radiografias e ultrassons previamente laudados por especialistas, sendo capazes de identificar alterações sutis que podem passar despercebidas na avaliação humana.
Como a IA analisa radiografias e ultrassons
Os algoritmos utilizados são alimentados com grandes bancos de imagens.
Durante o treinamento, eles aprendem a diferenciar o que é normal do que é patológico — por exemplo, um pulmão saudável em comparação a um com pneumonia, ou um fígado com textura normal frente a um com sinais de doença hepática difusa.
Nos sistemas mais avançados, como os baseados em redes neurais convolucionais (CNNs), a IA faz uma leitura detalhada de cada pixel da imagem, medindo densidades, formatos e variações de brilho.
Com isso, consegue detectar anormalidades microscópicas, calcular medidas anatômicas e até gerar relatórios preliminares de achados radiográficos ou ultrassonográficos.
Algumas ferramentas já disponíveis no mercado veterinário conseguem:
- Medir automaticamente o tamanho cardíaco (índice de cardiomegalia) em radiografias torácicas;
- Reconhecer padrões pulmonares indicativos de pneumonia, edema ou neoplasia;
- Classificar fraturas ósseas e alterações articulares em exames ortopédicos;
- Avaliar o fígado, rins e baço em ultrassons, identificando texturas associadas a inflamações, degenerações ou neoplasias.
Resultados e avanços recentes
Estudos recentes confirmam o potencial dessa tecnologia.
Pesquisadores coreanos alcançaram acurácia superior a 90% na detecção de doenças hepáticas em cães por ultrassonografia utilizando IA [1].
Outro grupo europeu comparou o desempenho de um software de IA com o de radiologistas veterinários experientes e observou que o sistema errou menos na detecção de lesões torácicas primárias [2].
Em avaliações cardíacas, algoritmos de aprendizado profundo mostraram capacidade de detectar cardiomegalia canina com mais de 85% de precisão, medindo automaticamente estruturas do coração [3].
Esses resultados demonstram que a IA não substitui o raciocínio clínico — mas amplia a capacidade diagnóstica do profissional, oferecendo análises rápidas, consistentes e livres de fadiga.
Limites e cuidados necessários
Apesar dos benefícios, o uso da IA em diagnóstico por imagem deve ser acompanhado de validação científica e supervisão veterinária constante.
Os algoritmos ainda precisam ser testados em diferentes raças, portes e equipamentos, pois pequenas variações nos parâmetros de imagem podem afetar o desempenho.
Além disso, a interpretação clínica continua sendo insubstituível: somente o médico-veterinário pode correlacionar os achados radiológicos com histórico, exame físico e sintomas.
A IA é uma ferramenta de apoio — nunca um substituto da análise profissional.
O futuro das imagens inteligentes
Nos próximos anos, veremos a IA integrada de forma nativa aos sistemas de radiologia digital e ultrassonografia.
Ela permitirá criar bancos de dados compartilhados entre clínicas, comparar achados em tempo real e até sugerir condutas baseadas em protocolos atualizados.
Com isso, o papel do veterinário será cada vez mais o de interpretar com contexto e empatia, utilizando a IA como uma parceira silenciosa que amplia a precisão diagnóstica e libera tempo para o cuidado direto com o paciente.
Conclusão
A Inteligência Artificial está redefinindo o diagnóstico por imagem na Medicina Veterinária.
De radiografias torácicas a ultrassons abdominais, a tecnologia já prova sua utilidade na triagem, análise e padronização de laudos.
Usada com responsabilidade e supervisão, a IA não substitui o olhar clínico — mas o torna ainda mais apurado e eficiente, aproximando a veterinária da excelência diagnóstica observada nos maiores centros de saúde humana.
Referências
- KIM, H. E. et al. Use of transfer learning to detect diffuse degenerative hepatic diseases from ultrasound images in dogs: A methodological study. Vet Radiol Ultrasound, v. 59, p. 52–61, 2018. DOI: 10.1016/j.tvjl.2018.05.009.
- BOISSADY, E.; DE LA COMBLE, A.; ZHU, X.; HESPEL, A.-M. Artificial intelligence evaluating primary thoracic lesions has an overall lower error rate compared to veterinarians. Vet Radiol Ultrasound, v. 61, p. 619–627, 2020. DOI: 10.1111/vru.12912.
- JEONG, Y.; SUNG, J. An automated deep learning method and novel cardiac index to detect canine cardiomegaly from simple radiography. Scientific Reports, v. 12, 14494, 2022. DOI: 10.1038/s41598-022-18822-4.
- XIAO, S. et al. Review of Applications of Deep Learning in Veterinary Diagnostics and Animal Health. Frontiers in Veterinary Science, v. 12, p. 1511522, 2025. DOI: 10.3389/fvets.2025.1511522.
