A Microsoft lançou o Copilot Health, um companheiro de saúde com IA dedicado que integra dados de wearables de mais de 50 dispositivos e registos de mais de 50.000 hospitais dos EUA via HealthEx, posicionando a IA da empresa rumo à superinteligência médica para pacientes do dia a dia.
Pesquisadores do MIT desenvolveram um modelo de linguagem para otimização de códons, aumentando a produção de proteínas, incluindo o trastuzumabe, em 25% a 300%; publicado na PNAS.
O estetoscópio digital com IA da Eko Health demonstrou sensibilidade de 92,3% na detecção de cardiopatia valvular de moderada a grave, quase dobrando a acurácia de 46,2% dos exames com estetoscópio tradicional em ensaios clínicos.
Pesquisadores apresentam a ferramenta de IA dSHERLOCK que diagnostica infecções fatais por Candida auris em 20 minutos, revolucionando o controle de infecções hospitalares.
Pesquisadores do MIT desenvolvem software inovador com IA que segmenta automaticamente oito feixes distintos de fibras nervosas em exames de ressonância magnética do tronco encefálico.
Pesquisa do Mount Sinai mostra que LLMs de IA acreditam em desinformação médica em 32–46% das vezes, especialmente quando apresentada como conselho de especialista.
Pesquisa da Universidade de Oxford conclui que chatbots de IA oferecem aconselhamento médico inconsistente, dificultando para os usuários identificar informações de saúde confiáveis.
Pesquisadores de Harvard publicam na Nature Neuroscience o modelo base BrainIAC, prevendo demência, AVC e câncer a partir de 48.900 exames de ressonância magnética.
Um estudo sueco marco com 100.000 mulheres, publicado na The Lancet, descobriu que o uso de IA para auxiliar na análise de mamografias levou a uma redução de 12% nos diagnósticos de câncer de mama intervalar, marcando um avanço significativo em imagem médica.
Análises mostram que a IA aumenta a demanda por radiologistas apesar da automação; a Mayo Clinic emprega 55% mais radiologistas desde 2016, demonstrando o paradoxo de Jevons na IA.
