A crescente disponibilidade de grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT, acelerou a sua utilização em contextos clínicos, particularmente para responder a questões médicas, apoiar o diagnóstico e ajudar na educação do doente. Com a evolução para versões multimodais, como o ChatGPT-4, passou a ser possível combinar a análise de imagem com a interpretação de texto, aproximando estes sistemas de um apoio clínico mais abrangente. Contudo, embora modelos especializados de aprendizagem profunda, como as CNNs, já tenham demonstrado elevada precisão na análise de imagem em gastrenterologia, o desempenho de LLMs de uso geral neste domínio permanece pouco explorado e ainda requer validação robusta.
Início / Publicações / Publicação
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DESEMPENHO DO CHATGPT-4 NA INTERPRETAÇÃO DE IMAGENS MÉDICAS EM GASTRENTEROLOGIA: POTENCIAL E LIMITAÇÕES
Tipo de publicação: Resumo do Artigo
Título original: Evaluating ChatGPT-4 for the Interpretation of Images from Several Diagnostic Techniques in Gastroenterology
Data de publicação do artigo: Janeiro de 2025
Fonte: Journal of Clinical Medicine (MDPI)
Autor(es): Miguel Mascarenhas Saraiva; Tiago Ribeiro; Belén Agudo; João Afonso; Francisco Mendes; Miguel Martins; Pedro Cardoso; Joana Mota; Maria João Almeida; António Costa; Mariano Gonzalez Haba Ruiz; Jessica Widmer; Eduardo Moura; Ahsan Javed; Thiago Manzione; Sidney Nadal; Luis F. Barroso; Vincent de Parades; João Ferreira; Guilherme Macedo
Qual é o objetivo, público-alvo e áreas da saúde digital em que se enquadra?
O estudo tem como objetivo avaliar de forma sistemática o desempenho do ChatGPT-4 na interpretação automática de imagens médicas provenientes de múltiplas técnicas de diagnóstico em gastrenterologia. O público-alvo inclui gastrenterologistas, clínicos, investigadores em inteligência artificial aplicada à saúde e decisores envolvidos na transformação da saúde digital. A publicação posiciona-se principalmente nas áreas da inteligência artificial generativa e multimodal, da análise de imagem médica, dos sistemas de apoio à decisão clínica e da integração de dados clínicos e de imagem.
Qual é o contexto?
A crescente disponibilidade de grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT, acelerou a sua utilização em contextos clínicos, particularmente para responder a questões médicas, apoiar o diagnóstico e ajudar na educação do doente. Com a evolução para versões multimodais, como o ChatGPT-4, passou a ser possível combinar a análise de imagem com a interpretação de texto, aproximando estes sistemas de um apoio clínico mais abrangente. Contudo, embora modelos especializados de aprendizagem profunda, como as CNNs, já tenham demonstrado elevada precisão na análise de imagem em gastrenterologia, o desempenho de LLMs de uso geral neste domínio permanece pouco explorado e ainda requer validação robusta.
Quais são as abordagens atuais?
As abordagens atualmente dominantes na análise de imagem médica baseiam-se em redes neuronais convolucionais (CNNs) e noutros modelos especializados de aprendizagem profunda, treinados em grandes conjuntos de dados clínicos anotados. Estes modelos alcançaram resultados robustos na deteção de lesões, na endoscopia, no diagnóstico pancreático e na deteção de cancro. Em contraste, os LLMs multimodais, como o ChatGPT-4, combinam interpretação textual e visual, mas não foram concebidos originalmente como modelos dedicados de visão computacional. O seu desempenho pode, por isso, depender da integração com componentes externos de visão, o que pode limitar a eficácia em tarefas clínicas altamente especializadas.
Qual é a inovação e como foi avaliado o seu impacto?
A principal inovação do estudo reside na avaliação de um modelo de uso geral, o ChatGPT-4, em tarefas tradicionalmente dominadas por modelos especializados. O sistema foi testado em 740 imagens clínicas provenientes de cinco técnicas: cápsula endoscópica, enteroscopia assistida por dispositivo, ultrassonografia endoscópica (EUS), colangioscopia digital por operador único (DSOC) e anuscopia de alta resolução (HRA). Cada imagem foi analisada com recurso a prompts estruturados, e os resultados foram comparados com o diagnóstico de referência utilizado como gold standard. O estudo avaliou o impacto através de métricas-padrão de desempenho clínico, incluindo exactidão, sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo (PPV/NPV), bem como a AUC.
Quais são os principais resultados, conclusões e implicações futuras?
Os resultados mostram um desempenho variável entre as diferentes técnicas. Na cápsula endoscópica, a exactidão variou entre 50% e 90%, com diferenças relevantes entre localizações anatómicas. Na enteroscopia assistida por dispositivo, a exactidão global foi de 67%. Na ultrassonografia endoscópica, a exactidão variou aproximadamente entre 40% e 55%, revelando capacidade limitada para diferenciar lesões pancreáticas. Na colangioscopia digital por operador único, a exactidão foi de cerca de 55% para a deteção de malignidade. Na anuscopia de alta resolução, a exactidão variou entre 47,5% e 67,5%, consoante a fase do exame.
De forma global, o desempenho foi subótimo e inconsistente, mantendo-se abaixo do observado em modelos especializados, como as CNNs, que podem atingir exactidões superiores a 90%–99% em tarefas semelhantes. O estudo destaca um risco significativo de erro diagnóstico, incluindo falsos positivos e falsos negativos. A curto prazo, não é recomendada a sua utilização clínica direta, e a sua utilidade como ferramenta autónoma permanece limitada. A médio e longo prazo, existe potencial para um modelo híbrido de apoio que combine texto e imagem, mas serão necessárias melhorias substanciais na componente visual. Os principais riscos identificados incluem diagnósticos incorretos com impacto clínico negativo e uma possível perda de confiança por parte de profissionais e doentes.
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Data de publicação do artigo: Janeiro de 2025
Fonte: Journal of Clinical Medicine (MDPI)
Autor(es): Miguel Mascarenhas Saraiva; Tiago Ribeiro; Belén Agudo; João Afonso; Francisco Mendes; Miguel Martins; Pedro Cardoso; Joana Mota; Maria João Almeida; António Costa; Mariano Gonzalez Haba Ruiz; Jessica Widmer; Eduardo Moura; Ahsan Javed; Thiago Manzione; Sidney Nadal; Luis F. Barroso; Vincent de Parades; João Ferreira; Guilherme Macedo
Qual é o objetivo, público-alvo e áreas da saúde digital em que se enquadra?
O estudo tem como objetivo avaliar de forma sistemática o desempenho do ChatGPT-4 na interpretação automática de imagens médicas provenientes de múltiplas técnicas de diagnóstico em gastrenterologia. O público-alvo inclui gastrenterologistas, clínicos, investigadores em inteligência artificial aplicada à saúde e decisores envolvidos na transformação da saúde digital. A publicação posiciona-se principalmente nas áreas da inteligência artificial generativa e multimodal, da análise de imagem médica, dos sistemas de apoio à decisão clínica e da integração de dados clínicos e de imagem.
Qual é o contexto?
A crescente disponibilidade de grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT, acelerou a sua utilização em contextos clínicos, particularmente para responder a questões médicas, apoiar o diagnóstico e ajudar na educação do doente. Com a evolução para versões multimodais, como o ChatGPT-4, passou a ser possível combinar a análise de imagem com a interpretação de texto, aproximando estes sistemas de um apoio clínico mais abrangente. Contudo, embora modelos especializados de aprendizagem profunda, como as CNNs, já tenham demonstrado elevada precisão na análise de imagem em gastrenterologia, o desempenho de LLMs de uso geral neste domínio permanece pouco explorado e ainda requer validação robusta.
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Qual é a inovação e como foi avaliado o seu impacto?
A principal inovação do estudo reside na avaliação de um modelo de uso geral, o ChatGPT-4, em tarefas tradicionalmente dominadas por modelos especializados. O sistema foi testado em 740 imagens clínicas provenientes de cinco técnicas: cápsula endoscópica, enteroscopia assistida por dispositivo, ultrassonografia endoscópica (EUS), colangioscopia digital por operador único (DSOC) e anuscopia de alta resolução (HRA). Cada imagem foi analisada com recurso a prompts estruturados, e os resultados foram comparados com o diagnóstico de referência utilizado como gold standard. O estudo avaliou o impacto através de métricas-padrão de desempenho clínico, incluindo exactidão, sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo (PPV/NPV), bem como a AUC.
Quais são os principais resultados, conclusões e implicações futuras?
Os resultados mostram um desempenho variável entre as diferentes técnicas. Na cápsula endoscópica, a exactidão variou entre 50% e 90%, com diferenças relevantes entre localizações anatómicas. Na enteroscopia assistida por dispositivo, a exactidão global foi de 67%. Na ultrassonografia endoscópica, a exactidão variou aproximadamente entre 40% e 55%, revelando capacidade limitada para diferenciar lesões pancreáticas. Na colangioscopia digital por operador único, a exactidão foi de cerca de 55% para a deteção de malignidade. Na anuscopia de alta resolução, a exactidão variou entre 47,5% e 67,5%, consoante a fase do exame.
De forma global, o desempenho foi subótimo e inconsistente, mantendo-se abaixo do observado em modelos especializados, como as CNNs, que podem atingir exactidões superiores a 90%–99% em tarefas semelhantes. O estudo destaca um risco significativo de erro diagnóstico, incluindo falsos positivos e falsos negativos. A curto prazo, não é recomendada a sua utilização clínica direta, e a sua utilidade como ferramenta autónoma permanece limitada. A médio e longo prazo, existe potencial para um modelo híbrido de apoio que combine texto e imagem, mas serão necessárias melhorias substanciais na componente visual. Os principais riscos identificados incluem diagnósticos incorretos com impacto clínico negativo e uma possível perda de confiança por parte de profissionais e doentes.
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O envelhecimento é um processo gradual, multifatorial e contínuo, caracterizado pela perda progressiva de funções biológicas e pela degeneração associada ao surgimento de doenças relacionadas com a idade. Em Portugal, o envelhecimento da população é…
A nova era da interoperabilidade em sistemas de saúde
A crescente utilização de registos eletrónicos de saúde, sistemas de diagnóstico digital e tecnologias de monitorização remota tem levado a um aumento expressivo no volume e na complexidade dos dados em saúde. Este aumento intensifica…
Melhoria na localização de tumores na mama com um algoritmo de fusão de imagens
A cirurgia conservadora da mama tem como objetivo remover tumores, preservando o máximo de tecido mamário saudável possível, garantindo resultados estéticos ideais que são críticos para a qualidade de vida de um(a) paciente. Para alcançar…
Robótica colaborativa melhora as condições de trabalho
Os trabalhadores enfrentam desafios crescentes no ambiente industrial. Entre os mais críticos estão a fadiga e as posturas inadequadas, frequentemente associadas a tarefas repetitivas e a condições de trabalho que carecem de adequação ergonómica. Estes…
O papel das tecnologias móveis na monitorização e reabilitação da doença arterial periférica
A PAD é uma condição crónica prevalente, que afeta aproximadamente 200 milhões de indivíduos globalmente, caraterizada pela obstrução das artérias periféricas, especialmente nas extremidades inferiores, devido à formação de placas ateroscleróticas, que comprometem o fluxo…
Incorporação de implantes digitais nas imagens da TAC para planear a cirurgia ortopédica
A cirurgia ortopédica trata condições do sistema musculoesquelético para aliviar a dor, restaurar a função e melhorar a qualidade de vida do paciente. O sucesso destas cirurgias depende de um planeamento pré-operatório minucioso, que combina…
Saúde digital no topo dos resultados do Poliempreende nacional 2024
O Poliempreende é uma consolidada rede nacional de incentivo ao empreendedorismo no ensino superior em Portugal, com duas décadas de existência. Focado na promoção da inovação, o concurso tem gerado um impacto significativo na economia…
Solução digital facilita a interação entre utentes e profissionais de saúde
Muitos utentes enfrentam dificuldades em agendar consultas médicas nas unidades hospitalares, e, quando conseguem, frequentemente têm de esperar longos períodos para serem atendidos. Esta situação é agravada por problemas como a incompatibilidade de horários entre…
O impacto da integração de computação calma no processo clínico
Nos últimos anos, a transformação digital na área da saúde tem desempenhado um papel crucial, impulsionada pelo aumento exponencial de dados médicos. Estes abrangem desde informações administrativas até registos detalhados de diagnósticos, exames laboratoriais, imagens…
ULS Almada-Seixal revoluciona com primeiro Robot cirúrgico da região
Nos últimos anos, a ULSAS tem vindo a implementar gradualmente sistemas robóticos, reforçando o seu compromisso com a inovação e a melhoria dos cuidados de saúde. Recentemente, a instituição adquiriu um sistema robótico de última…
Intervenção online visa prevenir a ansiedade na população geral
Os transtornos de ansiedade são um problema global, afetando 300 milhões de pessoas em todo o mundo e colocando uma pressão significativa sobre os indivíduos e os sistemas de saúde. Só na Europa, o impacto…
Reabilitação da paralisia facial através de assistentes virtuais
A paralisia facial, definida pela incapacidade de mover um ou ambos os lados da face, tem uma incidência de 20 a 30 casos por 100.000 pessoas anualmente. Esta condição muitas vezes causa fraqueza facial, dificuldades…
Deteção da ansiedade e de ataques de pânico em tempo real
O crescente número de pessoas com transtornos de ansiedade, juntamente com o aumento da conscientização sobre a saúde mental, impulsiona a necessidade de novas ferramentas tecnológicas que forneçam a monitorização remota e contínua de transtornos…
Uma nova abordagem à Tele-Ecografia assistida por tecnologias robóticas
Atualmente, os sistemas robóticos para ecografia dividem-se em duas categorias principais: os robôs portáteis que exigem posicionamento manual e os sistemas robóticos totalmente autónomos que controlam de forma independente a orientação e o posicionamento da…
Dos grandes dados às grandes decisões: Como IA estratifica casos de cancro por fatores de risco
A CLARIFY Decision Support Platform (DSP) é uma aplicação web responsiva projetada para apoiar a tomada de decisões nos cuidados oncológicos através da integração de dados em tempo real e de análises preditivas. Construída com…
Do “texto livre” a dados clínicos estruturados: A base para sistemas de apoio à decisão médica
Atualmente, a prática de registar informações clínicas em “texto livre” oferece flexibilidade, mas dificulta a extração automática de dados, limitando a aplicação de modelos analíticos. A maior parte dos registos é não estruturada, e o…
Inteligência artificial utilizada na deteção de depressão em sobreviventes de cancro
O objetivo do projeto FAITH (Federated Artificial Intelligence solution for moniToring mental Health status after cancer treatment) é identificar e prever remotamente sintomas depressivos em sobreviventes de cancro usando uma abordagem de aprendizagem federada que…
Integração dos sistemas SONHO v2 e SClínico na ULS de Coimbra para melhorar cuidados de saúde
Com mais de meio milhão de consultas médicas hospitalares realizadas no primeiro semestre de 2024, a ULS de Coimbra destaca-se como uma instituição dedicada a cuidados de saúde integrados, de alta qualidade e centrados nas…
Ecossistema de cuidados para idosos: Uma plataforma inovadora para serviços personalizados e eficientes
Com a esperança de vida a aumentar e a taxa de fertilidade a diminuir, espera-se que, até 2050, a população com mais de 80 anos supere os jovens em várias regiões do mundo. O aumento…
Tecnologia inovadora que alivia subconscientemente a ansiedade através de um cachecol
A tecnologia SCAARF é uma ideia inovadora na área da saúde digital e da tecnologia wearable. A SCAARF visa a oferecer um método alternativo para aliviar os sintomas da ansiedade de uma forma não intrusiva…
Intervenções de saúde digital: Equidade dos cuidados da hipertensão para todos
Quase metade de todos os adultos nos Estados Unidos tem hipertensão, um dos principais fatores de risco para doenças cardiovasculares, e apenas cerca de um quarto (24%) dessas pessoas tem a hipertensão sob controlo. Estudos…
Personalização e tecnologia na gestão da diabetes
A crescente prevalência de doenças crónicas, particularmente DM, está a sobrecarregar os sistemas de saúde globais e a aumentar os custos dos cuidados de saúde devido à complexidade dos cuidados e à fraca integração, resultando…
Negociações sobre o Espaço Europeu de Dados de Saúde avançam com a participação da SPMS
O Espaço Europeu de Dados de Saúde será um sistema de partilha de dados de saúde comum à União Europeia. Prevê a utilização dos dados para fins que beneficiem as pessoas e a sociedade. Assegurará…
Secretária de Estado Margarida Tavares enfatiza inovação digital na promoção da saúde
O discurso de Margarida Tavares, Secretária de Estado da Promoção da Saúde, sublinhou a importância da digitalização e da inovação na promoção da saúde e prevenção de doenças, com uma perspetiva voltada para o futuro….
ARS Algarve moderniza radiologia com IA e novo data center
O serviço de radiologia da ARS Algarve já realizou perto de 29 mil exames utilizando a tecnologia de Inteligência Artificial (IA). Nos últimos anos, tem sido feita uma grande aposta em digitalização de imagem e…
Espaço Europeu de Dados de Saúde: Acesso unificado aos dados de saúde na UE
O objetivo do Espaço Europeu de Dados de Saúde (EEDS) é melhorar o uso de dados de saúde para fins de investigação, inovação e elaboração de políticas. Ao mesmo tempo, esta legislação visa dar aos…
Comissão Europeia altera programa Europa Digital com investimento de 762,7 milhões de euros
O Programa Europa Digital é o primeiro programa de financiamento da UE centrado em levar as tecnologias digitais até às empresas e aos cidadãos. Com um orçamento total previsto de 7,5 mil milhões de EUR…
SPMS integra a iniciativa TEF-Health
A SPMS participa na iniciativa TEF-Health como parceira de um consórcio composto por 51 entidades de 9 países da União Europeia. Esta ação é cofinanciada pela Comissão Europeia e tem uma duração de cinco anos….
FMUP cria academia júnior de inovação em saúde para estudantes do ensino secundário
A FMUP lançou a primeira edição da Academia Júnior no início de 2024. O programa permite aos participantes aprender mais sobre tópicos como as potencialidades no uso da inteligência artificial em saúde, o desenvolvimento da…
SPMS representa Portugal como vice-presidente da GDHP
A GDHP é uma organização intergovernamental da área da saúde digital que facilita a cooperação e colaboração entre representantes governamentais e a Organização Mundial da Saúde (OMS), cujo propósito é fomentar o desenvolvimento de políticas…
Transformação digital da saúde no INCoDe.2030 em Tomar
Dentro do roteiro INCoDe.2030, no evento em Tomar, a SPMS abordou o tema “Transformação digital da Saúde” com o objetivo de informar os projetos mais relevantes em curso e com maior impacto para profissionais de…
Hospital de Braga avalia memória com jogo interativo em pacientes com esclerose múltipla
A Esclerose Múltipla é conhecida como uma doença crónica do sistema nervoso central, com uma ampla variedade de sintomas motores e sensitivos, que podem conduzir à incapacidade de trabalho, sobrecarga socioeconómica e reduzida qualidade de…
Teleconsulta de neurocirurgia vence prémio de inovação
Durante a pandemia, o foco no combate à Covid-19 reduziu a atenção a outras doenças, criando uma necessidade urgente de recuperar a qualidade dos cuidados de saúde para essas condições. O objetivo do BI Award…
HealthData@PT: Nova iniciativa da SPMS para dados de saúde
A ação HealthData@PT é lançada no contexto da implementação do Espaço Europeu de Dados de Saúde, sendo uma iniciativa aprovada pela Comissão Europeia no âmbito do programa EU4Health 2021-2027. Esta iniciativa contribui para a transformação…
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