Nos próximos anos, o futuro da radiologia será moldado por avanços tecnológicos que prometem revolucionar a forma como compreendemos a saúde e a doença. 

Um dos protagonistas dessa transformação é a IA multimodal, uma tecnologia capaz de integrar diferentes fontes de dados, como imagens, exames laboratoriais, histórico clínico e até informações genéticas, para gerar diagnósticos mais completos, rápidos e personalizados. 

É justamente sobre esse novo paradigma que trata o estudo publicado pelo cientista Felix Nensa, da Universidade de Duisburg-Essen, no European Journal of Radiology Artificial Intelligence (2025), que repercutimos neste artigo.

IA multimodal o próximo salto tecnológico da radiologia

A radiologia sempre foi uma especialidade pioneira na adoção de tecnologias digitais, e agora se prepara para liderar uma nova era, a da IA multimodal. 

Segundo o estudo de Nensa, essa abordagem supera as limitações dos modelos de inteligência artificial convencionais, que trabalham apenas com imagens, ao integrar também dados não visuais como laudos clínicos, genômica, biópsias e sinais captados por sensores vestíveis.

Na odontologia, por exemplo, isso permitirá cruzar radiografias odontológicas com dados de saúde bucal e sistêmica, histórico de doenças, perfil genético do paciente e resultados laboratoriais. 

O impacto? Diagnósticos mais precisos, tratamentos mais eficazes e atendimento personalizado.

Do intérprete de imagens ao orquestrador de dados

A função do radiologista também está passando por uma transformação profunda. De acordo com Nensa, não se trata mais apenas de interpretar imagens, mas de atuar como um orquestrador de dados, integrando diferentes tipos de informações para oferecer uma visão mais ampla e estratégica da saúde do paciente.

Isso exige um novo perfil de profissional, menos técnico e mais interdisciplinar, com conhecimentos em bioinformática, ciência de dados, biologia molecular e comunicação clínica.

Nesse novo cenário, o radiologista se torna um elo central entre as especialidades, conduzindo decisões com base em dados amplos e complexos.

Superdiagnóstico: integrando dados para decisões clínicas mais eficazes

O termo “superdiagnóstico” usado por Nensa descreve o resultado da combinação da IA multimodal com o conhecimento clínico humano. 

Ao integrar exames de imagem com outros dados médicos relevantes, é possível detectar padrões, prever riscos e sugerir condutas terapêuticas com maior assertividade.

No ambiente das clínicas odontológicas, isso pode significar:

• Detecção precoce de doenças sistêmicas a partir de exames bucais;

• Personalização de tratamentos odontológicos com base em predisposição genética;

• Redução de retrabalhos e erros diagnósticos;

• Maior valor percebido pelos pacientes, que sentem-se atendidos de forma integrada e inovadora.

Oportunidade para clínicas odontológicas: IA como diferencial competitivo

Com o avanço da IA multimodal, clínicas odontológicas têm uma grande oportunidade de diferenciação. 

Ao incorporar essas soluções em sua prática clínica, é possível oferecer laudos mais completos, personalizados e seguros. 

Isso melhora os resultados clínicos e eleva o padrão de qualidade do atendimento. Na prática, clínicas que utilizam ferramentas de IA integrada podem entregar:

• Laudos com maior clareza e embasamento técnico;

• Apoio à tomada de decisão do profissional, mesmo em casos complexos;

• Interoperabilidade com outras áreas da medicina, como cardiologia, endocrinologia e oncologia.

IA generativa e o papel do radiologista como interface humana

Outro ponto destacado por Felix Nensa é o uso de IA generativa, como os modelos de linguagem natural (ex: ChatGPT), na simplificação do trabalho radiológico. 

Esses sistemas facilitam a comunicação entre humanos e máquinas, permitindo que o radiologista consulte sistemas complexos de forma intuitiva, com perguntas em linguagem natural.

Porém, é justamente nesse ponto que a presença humana se torna ainda mais relevante. Nensa alerta: quanto mais sofisticados forem os sistemas de IA, mais essencial será o radiologista como intérprete, comunicador e validador das decisões automatizadas. 

Afinal, a confiança no diagnóstico depende da clareza e da responsabilidade humanas.

O desafio da atualização profissional

Apesar das promessas, o avanço da IA multimodal impõe um grande desafio: a atualização dos profissionais de radiologia. 

O artigo destaca que o conhecimento tradicional em anatomia e técnicas de imagem não será suficiente para o futuro.

Radiologistas precisarão ampliar significativamente seu repertório de conhecimentos para acompanhar as transformações trazidas pela IA multimodal. 

Isso inclui o domínio dos fundamentos de ciência de dados e inteligência artificial, que serão essenciais para compreender como os algoritmos operam e interpretar suas recomendações de forma crítica. 

Além disso, torna-se necessário familiarizar-se com conceitos de genética, proteômica e sistemas biológicos, já que os dados provenientes dessas áreas passarão a compor os laudos e orientar decisões clínicas. 

Por fim, o uso de métodos de análise probabilística e o desenvolvimento de habilidades em comunicação científica serão indispensáveis para traduzir os insights gerados pela IA em informações claras e confiáveis para os demais profissionais de saúde e para os próprios pacientes.

Para os pacientes: diagnósticos mais rápidos, seguros e personalizados

Do ponto de vista dos pacientes, os benefícios da IA multimodal são significativos. Com ela, o tempo de resposta entre exame e diagnóstico diminui, os resultados são mais confiáveis, e há um ganho importante na personalização do atendimento.

Para quem realiza exames em clínicas odontológicas, por exemplo, isso significa um salto de qualidade, laudos que não apenas descrevem achados radiográficos, mas oferecem contexto clínico, previsões e recomendações embasadas.

O futuro da radiologia é agora

O estudo de Felix Nensa lança um chamado claro: o futuro da radiologia, e também da odontologia depende da capacidade de integrar conhecimento clínico, tecnologia e humanização. A IA multimodal não é apenas uma tendência, é um novo paradigma diagnóstico.

Quer ver como a IA pode transformar sua rotina clínica? Confira nosso conteúdo com 8 aplicações do ChatGPT na radiologia odontológica.