Radiology guide

Viés em Modelos Vision-Language: O Risco Silencioso da IA em Radiologia

Análise BMC AI 2026 expõe como a falta de diversidade nos datasets treina modelos vision-language que erram sistematicamente em populações sub-representadas. Dados concretos sobre disparidades raciais e de gênero na IA radiológica.

2. Seyyed-Kalantari L, et al. Underdiagnosis bias of artificial intelligence algorithms applied to chest radiographs in under-served patient populations. Nat Med. 2021;27:2176-2182. DOI: 10.1038/s41591-021-01595-0

3. Gichoya JW, et al. AI recognition of patient race in medical imaging: a modelling study. Lancet Digital Health. 2022;4(6):e406-e414. DOI: 10.1016/S2589-7500(22)00063-2

4. IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD) — Características Gerais dos Moradores. 2022.

O LAUDOS.Ai foi projetado e treinado considerando a diversidade linguística e clínica do Brasil. Sem vieses importados de datasets estrangeiros — uma plataforma que entende o contexto do radiologista brasileiro.

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