Resumo Semanal de Radiologia — 3 a 10 de Março de 2026

Key Finding: Modelo de IA generalista para TC superou ferramentas especializadas em >750 tarefas diagnósticas (sensibilidade 88%, especificidade 95%)

Key Finding: LLMs melhoraram significativamente a compreensão dos laudos por pacientes (Likert 4,04 vs 2,16, p<0,001)

Key Finding: MARS-MRI com sensibilidade 0,88, especificidade 0,95 e AUC 0,94 para diagnóstico de infecção periprotética

Key Finding: 99% dos adultos apresentaram ao menos 1 anormalidade no manguito rotador na RM — implicações para tomada de decisão clínica

Key Finding: Controle glicêmico pode retardar progressão de doença de pequenos vasos cerebrais na RM

Key Finding: IA reduziu variabilidade inter-observador de 43,4% para 28,3% em estudos de TC oncológica de seguimento

Key Finding: RM com gadoxetato oferece qualidade diagnóstica superior à ultrassonografia para rastreamento de CHC em pacientes cirróticos

Key Finding: Laudos estruturados com IA reduziram o tempo de geração em ~72% com melhora da aplicabilidade clínica

Key Finding: Agentes de gadolínio de alta relaxividade permitem redução de dose mantendo qualidade diagnóstica

Key Finding: Uso de TC em pacientes ≥65 anos aumentou de 50,4% (2014) para 58,3% (2024) — reavaliação do risco de radiação necessária

Key Finding: Achados de RM revelam papel central da desregulação glucometabólica na progressão da doença de pequenos vasos cerebrais

Key Finding: Ferramenta de IA para medições RECIST demonstrou redução significativa de variabilidade em estudo multicêntrico

Key Finding: Modelo Merlin demonstra capacidade de interpretar TC abdominal 3D com desempenho comparável ao radiologista

Key Finding: Análise automatizada de TC pode acelerar avaliações clínicas e reduzir tempo de diagnóstico em emergências

Key Finding: Padronização de laudos estruturados melhora comunicação clínica e reduz erros de interpretação em 34%