Neste episódio do IA Agora Anahp, exploramos como a inteligência artificial está transformando a patologia digital por meio de abordagens multimodais, ampliando a capacidade de análise e interpretação de dados biomédicos. A conversa parte da análise do estudo “Data-and Knowledge-Driven Multimodal Learning in Computational Pathology: A Comprehensive Survey”, que apresenta os avanços mais recentes na integração de dados clínicos, imagens e conhecimento biomédico para apoiar diagnósticos mais precisos e escaláveis.
Ao longo do episódio, discutimos o surgimento da patologia multimodal e seus principais elementos estruturais, como os Multimodal Foundation Models, o uso de conhecimento biomédico prévio e estruturas de topologia e geometria aplicadas à análise de dados. Também abordamos o estudo “PRET is a Few-Shot System for Pan-Cancer Recognition Without Example Training”, da Hong Kong University, além de reflexões sobre novos modelos desenvolvidos por instituições como o MD Anderson. A partir desses exemplos, analisamos como a IA está redefinindo o papel da patologia, tornando-a mais integrada, inteligente e orientada por dados.
Estudo/Link: “Data-and knowledge-driven multimodal learning in computational pathology: a comprehensive s
Estudo/Link: “PRET is a few-shot system for pan-cancer recognition without example training”