Neste episódio do IA Agora Anahp, retomamos o tema das IAs Multimodais (Computer Vision), agora com foco direto em casos reais de aplicação no suporte ao diagnóstico clínico. A partir da análise do estudo “Bridging modalities with AI: a review of AI advances in multimodal biomedical imaging”, publicado pela Nature em fevereiro de 2026, Guilherme Hummel destaca evidências concretas de como a integração entre imagens e dados clínicos já está gerando resultados tangíveis na prática médica.
Entre os exemplos selecionados estão pesquisas que utilizam deep learning para diferenciar tuberculose de câncer de pulmão por PET/CT, identificar comprometimento cognitivo por meio de OCT e OCT angiografia e detectar bloqueios coronarianos com angiotomografia e IA. O episódio evidencia como a multimodalidade está ampliando a precisão diagnóstica e consolidando a cognição artificial como infraestrutura da medicina deste século.
Links:
Estudo/Link: “Bridging modalities with AI: a review of AI advances in multimodal biomedical Imaging”.
https://www.nature.com/articles/s44172-026-00602-x
Estudo/Link: “Deep learning PET/CT-based radiomics integrates clinical data: A feasibility study to distinguish between tuberculosis nodules and lung cancer”.
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/1759-7714.14924?utm_source=chatgpt.com
Estudo Link: “Combining OCT and OCT angiography improves differentiation of mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease”.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41143164/
Estudo Link: “Performance assessment of computed tomographic angiography fractional flow reserve using deep learning: SMART trial summary”.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41143164/