Research

Arkangel AI: sistema de recuperação multi-LLM fornece respostas médicas baseadas em evidências com 90% de precisão.

LLM autoextraído UTI/ambulatorial (~100%) e PUMA aplicado: precisão de pontuação de 94%; sensibilidade de 100%

ML de dados mínimos rastreou DRC em DT2 em 6 países de baixa e média renda: sensibilidade de 90%, AUC 0,63.

Revisão: LLMs têm alta pontuação em QA, mas precisam de avaliação humana em tempo real para uso clínico seguro.

Vitruvius: chat multi-LLM com recuperação aumentada responde a consultas no estilo USMLE com 90,3% de precisão.

A PANDORA usou GPT-4 para extrair notas clínicas e aplicar PUMA: extração >90%, pontuação de DPOC de 95-98%.

MedSearch: IA baseada em evidências e em tempo real reduziu o tempo de resposta dos médicos em 79% e as pesquisas em 34% no piloto.

A AI-CNN lê OCT para detectar fluido intrarretiniano/edema macular com ~97% de precisão, auxiliando no cuidado da retina.

O agente de conversação GPT-4o, treinado em 17 diretrizes de AD, alcançou precisão quase perfeita.

Em pacientes internados com COVID, a radiografia de tórax com IA + dados clínicos previram AUC de UTI de 0,92; AUC de morte de 0,81.

América Latina: conjunto de IA usando dados clínicos de rotina sinaliza DRC - sensibilidade de 91% (T2D), 92% (NT2D)

América Latina: conjunto de IA usando dados clínicos de rotina sinaliza DRC - sensibilidade de 91% (T2D), 92% (NT2D)

Modelos de IA em 68 milhões de pacientes previram riscos de DRC, IC e diabetes (AUC>0,85), reduzindo as admissões em aproximadamente 45%.

A leitura automatizada de radiografias de tórax e tomografia computadorizada de baixa dosagem por IA aumentou a sensibilidade dos nódulos de 47% para 60% (+13%), reduziu os falsos positivos em ~11% e atingiu uma precisão diagnóstica de ~94%, auxiliando na detecção mais precoce.

O Hippocrates AutoML permite que os médicos criem IA sem código e compatível com HIPAA (preparação automática de dados, seleção de modelo) 10 vezes mais rápido, reduzindo custos e permitindo validação prospectiva — monitoramento de viés recomendado.

A Arkangel AI usou ML não invasivo em dados clínicos de rotina na América Latina para aumentar a detecção precoce da DRC - alta sensibilidade/especificidade, identificando até 90% mais pacientes em risco.

Na América Latina, o suporte à decisão de mamografia e IA de dados clínicos da Arkangel AI melhorou a detecção (AUC de até 0,90) e reduziu a carga de leitura do radiologista em até 88%, permitindo uma triagem mais precoce e escalável.