A evidência acumulada nos 67 estudos aponta para uma conclusão inequívoca: LLMs são ferramentas poderosas quando utilizadas em tarefas bem definidas, com supervisão humana e com consciência de suas limitações. São perigosos quando tratados como oráculos.
Para o radiologista na prática diária, três princípios emergem desta revisão:
Utilize LLMs para automatizar tarefas repetitivas e estruturadas — simplificação, formatação, vocabulário padronizado. Não delegue o julgamento diagnóstico a um modelo que não entende o que está dizendo.
Todo texto gerado por LLM deve ser tratado como rascunho, não como produto final. A fluência linguística não é indicador de acurácia factual. Revise cada achado, cada medida, cada recomendação.
LLMs treinados ou fine-tuned especificamente para radiologia demonstram melhor performance e menor taxa de alucinações domínio-específicas do que modelos generalistas. Priorize ferramentas desenvolvidas para o contexto radiológico.
"A melhor IA para radiologia não é a que gera o laudo mais bonito. É a que potencializa a capacidade do radiologista sem nunca deixá-lo esquecer que a responsabilidade final é dele."
Current workflow
Natural voice
Radiologists speak findings naturally while the platform handles structure, punctuation, and review.
Structured reports
Templates and fields preserve modality standards without blocking physician edits before signature.
Governance
Real adoption depends on access control, auditability, privacy, integrations, and operational traceability.