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Estudo revela que radiologistas e modelos de IA têm dificuldade em identificar radiografias “deepfake” criadas por inteligência artificial
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Um estudo publicado em 24 de março de 2026 na revista Radiology relata que radiografias “deepfake” geradas por IA podem ser convincentes o suficiente para enganar radiologistas e diversos sistemas de IA multimodais. Nos testes, a precisão média dos radiologistas subiu de 41%, quando não foram informados sobre a presença de imagens falsas, para 75% quando foram alertados, o que destaca riscos potenciais para a segurança de imagens médicas e a tomada de decisão clínica.
University of Missouri researchers report that a small antibody fragment targeting the EphA2 protein can be tagged with a radioactive marker to make EphA2-positive tumors stand out on PET scans in mouse experiments, a step they say could help match patients to EphA2-targeted therapies.
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Pesquisadores da Universidade de Michigan desenvolveram um sistema de IA chamado Prima que interpreta exames de RM cerebral em segundos, identificando condições neurológicas com até 97,5% de precisão. A ferramenta também sinaliza casos urgentes como AVCs e hemorragias cerebrais, podendo acelerar respostas médicas. Os resultados do estudo aparecem em Nature Biomedical Engineering.