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Uma revisão da UCLA Health concluiu que ferramentas de IA podem ajudar radiologistas a encontrar sinais sutis de câncer de mama e estimar risco antes que lesões se tornem visíveis. Os autores ressaltam, porém, que ainda faltam evidências prospectivas suficientes para provar redução de cânceres detectados entre rodadas de rastreamento na prática real.
Pesquisa apresentada no congresso da European Respiratory Society simulou 700 conversas sobre apneia obstrutiva do sono com cinco chatbots populares. Quando os pacientes minimizavam os sintomas, os sistemas deixaram de recomendar encaminhamento especializado em mais de um terço das situações, indicando risco de atraso no diagnóstico.
Pesquisadores da Duke apresentaram dois estudos em que modelos de IA analisaram exames cardíacos de rotina para identificar hipertensão pulmonar e cardiomiopatia hipertrófica. Os resultados, ainda apresentados em congresso científico, sugerem que imagens já coletadas na prática clínica podem ajudar a priorizar pacientes para avaliação especializada.
Uma equipe do Imperial College London treinou uma IA para identificar, em ECGs rotineiros, indícios de insuficiência cardíaca e doença valvar em menos de dois segundos. O sistema ainda não diagnostica sozinho: ele está sendo testado com pacientes do NHS para avaliar se consegue priorizar quem precisa de ecocardiograma e investigação clínica.
A Stryker anunciou a realização de uma artroscopia de quadril na Duke Health usando o SportSuite Vision no Apple Vision Pro. O aplicativo, autorizado pela FDA, reúne vídeo cirúrgico, tomografias e dados de planejamento no campo visual do médico, mas deve ser usado junto aos monitores tradicionais da equipe.
A OMS Europa divulgou recomendações defendendo que a adoção de IA em sistemas de saúde seja guiada pela capacidade de governança, e não pela velocidade de implementação. O relatório destaca validação, qualidade dos dados, transparência, capacitação profissional e participação de pacientes como prioridades para reduzir riscos.