Este whitepaper da Arkangel AI é um resumo de evidências para a comunidade sobre inteligência artificial em patologia digital, construído a partir de 24 fontes selecionadas após uma busca exploratória e uma atualização focalizada no Europe PMC em julho de 2026. Organiza a evidência por tarefa (detecção e priorização em imagens de lâmina inteira, graduação e quantificação, predição molecular ou do tecido de origem, e fluxo de trabalho e telepatologia) e por estágio, do desenvolvimento retrospectivo à implementação rotineira.
Os usos mais maduros são as tarefas delimitadas de detecção ou priorização e o apoio à graduação ou à quantificação, como a detecção de metástases linfonodais e a graduação de Gleason; a predição de alterações moleculares ou do tecido de origem a partir da histologia segue majoritariamente retrospectiva e não substitui os testes moleculares. Foram encontradas apenas duas fontes latino-americanas diretas, um painel Delphi com sete países e uma revisão de especialistas, que descrevem barreiras de custo, conectividade, regulação, formação e interoperabilidade em vez de medir efetividade. Os autores recomendam tarefas revisáveis, validação por laboratório, coloração e scanner, e responsabilidade profissional explícita. É um whitepaper, não uma revisão sistemática, e sem revisão por pares.
