IA em saúde. Vademecum Digest, 3 a 8 de novembro de 2025

O Ministério da Saúde da Rússia resumiu os resultados da implementação da IA na área da saúde para o período de 2019 a 2024.
A revista "Saúde Nacional" publicou uma revisão do desenvolvimento de tecnologias de inteligência artificial na medicina russa entre 2019 e 2024, elaborada pelo Ministro da Saúde Mikhail Murashko e seus colegas. Durante esse período, 215 projetos foram implementados nos centros de pesquisa do Ministério da Saúde, 22 normas de regulamentação de mercado foram aprovadas e o investimento total no setor atingiu 4,7 bilhões de rublos, dos quais 1,8 bilhão de rublos foram destinados por Moscou a um experimento de implementação de tecnologias de visão computacional. A seção final da revisão é dedicada às perspectivas do setor: a próxima etapa de desenvolvimento é identificada como modelos multimodais e de linguagem que possam atuar como assistentes digitais e apoiar decisões médicas e de gestão.
A Tricolor lançará um serviço de telemedicina com módulos de redes neurais.
A Tricolor lançou um novo serviço, o "Tricolor Health", que combina telemedicina e tecnologias de inteligência artificial. A plataforma permitirá que os usuários recebam consultas online com médicos, acompanhem suas medidas, monitorem sua saúde e recebam recomendações para o bem-estar físico e mental. Na próxima fase, o projeto será expandido com três módulos de rede neural: "AI-Dermatologia" para detecção precoce de doenças de pele, "AI-Psicólogo" para apoio emocional e "AI-Biomarcadores" para análise de saúde com base em selfies em vídeo.
A Universidade Sechenov criou um assistente de IA para preparar profissionais da área médica para o credenciamento.
Especialistas da Universidade Sechenov desenvolveram um assistente digital, o "InfoMedica AI", projetado para treinar e preparar médicos para a acreditação. O sistema, baseado em inteligência artificial, analisa casos clínicos e gera respostas detalhadas com diagnósticos, planos de tratamento e recomendações para o paciente, citando fontes relevantes da Biblioteca de Acreditação da universidade. Inicialmente, o projeto será implementado para especialistas em cardiologia, pneumologia e urologia, e posteriormente a rede neural será adaptada para outras áreas da medicina.
Agenda internacionalA Microsoft está criando uma equipe para desenvolver " superinteligência " médica.
A Microsoft está criando uma nova divisão, a Equipe de Superinteligência Médica (MAI Superintelligence Team), para desenvolver sistemas de IA especializados capazes de superar o desempenho humano em áreas profissionais específicas, começando pelo diagnóstico médico. Mustafa Suleiman, líder da área de IA da Microsoft, anunciou que a empresa está investindo significativamente e atraindo pesquisadores renomados, incluindo Karen Simonyan, ex-DeepMind. O projeto visa criar a chamada superinteligência médica — modelos de IA seguros e altamente especializados que podem acelerar diagnósticos, auxiliar médicos na tomada de decisões e melhorar a precisão dos dados clínicos.
Nos Estados Unidos, foi criado um "juiz de IA" para revisar textos clínicos.
Pesquisadores da Universidade de Wisconsin (EUA) desenvolveram um sistema chamado "Juiz de IA" para verificar automaticamente a qualidade de textos médicos gerados por redes neurais. A nova abordagem permite avaliar a precisão, a completude e a consistência de resumos clínicos sem a necessidade de especialistas humanos, reduzindo o tempo de análise de 10 minutos para 22 segundos. O modelo GPT-o3-mini apresentou os melhores resultados, com 82% de concordância com as avaliações de especialistas. Os desenvolvedores acreditam que essa tecnologia simplificará o controle de qualidade da documentação médica e, no futuro, possibilitará a unificação da criação e validação de textos em um único sistema de IA.
PesquisarA inteligência artificial aprendeu a detectar a doença de Parkinson com 94% de precisão.
Uma equipe de pesquisadores da Índia e dos Estados Unidos desenvolveu uma plataforma web com inteligência artificial para o diagnóstico precoce e preciso da doença de Parkinson. O sistema combina ressonância magnética, SPECT, biomarcadores do líquido cefalorraquidiano e parâmetros clínicos, identificando a doença com 93,7% de precisão, superando as capacidades dos métodos tradicionais. O modelo, construído com base em uma rede neural e no GPT-4o mini multimodal, não apenas analisa imagens e parâmetros bioquímicos, mas também explica a lógica diagnóstica aos médicos. Os desenvolvedores observam que essa tecnologia pode auxiliar na detecção precoce, na seleção do tratamento e no monitoramento do paciente.
Pesquisadores americanos testaram um formato seguro de IA para o ensino médico.
Pesquisadores da Faculdade de Medicina de Dartmouth (EUA) testaram um formato de aprendizado baseado em inteligência artificial, utilizando a tecnologia de aumento de busca (RAG, na sigla em inglês), que seleciona respostas exclusivamente a partir de materiais educacionais verificados. Esse sistema, denominado NeuroBot TA, foi utilizado por mais de 180 estudantes de medicina e demonstrou um alto nível de precisão e personalização do aprendizado. A IA os auxiliou na compreensão de tópicos de neuroanatomia, fisiologia e síndromes clínicas, sendo especialmente útil durante o período que antecede as provas. Os autores observam que a limitação das fontes reduz o volume de informações, mas aumenta sua confiabilidade, tornando os modelos RAG uma base promissora para a "educação médica de precisão", na qual a IA se adapta às necessidades individuais dos estudantes.
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