Este whitepaper da Arkangel AI é uma síntese narrativa de evidências sobre quais tarefas de inteligência artificial em oncologia têm respaldo útil, quais ainda são emergentes e o que deve preceder sua avaliação na América Latina e no Caribe. Os autores pesquisaram PubMed, PMC, Crossref, sites de editoras e fontes oficiais da ASCO e da OMS, com uma busca principal em 14 de junho de 2026, e reuniram 27 fontes em seis domínios: mamografia assistida por IA, patologia digital, modelos de linguagem e apoio informacional, extração de prontuários, triagem para ensaios clínicos e evidência regional e de governança. Não é uma revisão sistemática, e as categorias de maturidade são julgamentos narrativos dos autores.
A mamografia assistida por IA em programas de rastreamento organizados teve a evidência mais madura. No estudo de implementação alemão PRAIM, com 461,818 mulheres, a leitura assistida por IA detectou 6.7 cânceres por 1,000 contra 5.7 sem IA, uma diferença relativa ajustada de 17.6% sem aumento de reconvocações, e a análise interina do ensaio randomizado MASAI (80,020 participantes) relatou 44.3% menos carga de leitura; nenhum dos dois demonstra benefício em mortalidade. A patologia digital tem validações externas para tarefas específicas, mas 99% de 100 estudos de uma revisão tinham ao menos um domínio com risco de viés ou aplicabilidade alto ou incerto, enquanto modelos de linguagem, extração de prontuários e triagem para ensaios seguem retrospectivos ou experimentais. A evidência direta da América Latina não bastou para estabelecer efetividade regional. Trata-se de um whitepaper sem revisão por pares, e todos os autores trabalham na Arkangel AI.
