O verdadeiro gargalo da imagem biomédica são os dados, não o modelo
Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês
O principal gargalo na IA de imagem médica é a infraestrutura de dados fragmentada, e não a arquitetura do modelo. Escalar o impacto clínico e de P&D exige uma fundação de lakehouse governada para centralizar ativos de imagem, desidentificar exames em escala e vinculá-los diretamente a dados de prontuário eletrônico (EHR), ômicas e ensaios clínicos.
* **O que é:** Uma perspectiva de campo sobre por que a IA de imagem médica entrega resultados abaixo do esperado em hospitais, academia, medtech e farmacêuticas; e como é uma fundação de dados mais forte em P&D. * **O desafio:** A imagem é o dado mais rico da medicina, mas o menos utilizable: isolado em PACS, CROs e laboratórios centrais, difícil de desidentificar e raramente vinculado a outras modalidades de dados que alimentam biomarcadores e a estratificação de pacientes. A parte difícil são os dados, não o modelo. * **A conclusão:** A fronteira não é um modelo melhor, é a fundação de dados sob ele. Governe a imagem em um único lugar, torne-a consultável, desidentifique-a em escala e vincule-a a dados de EHR, ômicas e ensaios (via padrões de lakehouse governados). Acerte nos dados e o modelo se torna a parte fácil.