Geração Automática de Relatórios de Ressonância Magnética Cardiovascular

O objetivo deste estudo observacional é avaliar a precisão, a completude e a consistência clínica dos relatórios de ressonância magnética cardíaca (RMC) gerados por modelos de linguagem de grande dimensão, em comparação com os relatórios de radiologistas especialistas, em doentes submetidos a exames de RMC de rotina em contexto clínico.

A(s) principal(is) questão(ões) que procura responder são:

Os relatórios de RMC gerados automaticamente por um modelo multimodal de grande dimensão conseguem refletir com precisão os principais achados de imagem e os diagnósticos, quando comparados com os relatórios escritos por radiologistas cardiovasculares experientes?

Como é que a qualidade dos relatórios gerados se comporta em termos de correção clínica, completude e clareza linguística, conforme avaliado por métricas quantitativas e revisão por especialistas?

Se houver um grupo de comparação:

Os investigadores irão comparar os relatórios de RMC gerados por IA com os relatórios de referência elaborados por radiologistas cardiovasculares certificados, para verificar se o sistema automatizado alcança uma precisão diagnóstica e uma qualidade de relatório comparáveis em diferentes patologias cardíacas.

Os participantes irão:

Ser submetidos a exames de ressonância magnética cardíaca de acordo com as normas de prática clínica, como parte da prática clínica de rotina.

Ter os seus dados de imagem de RMC anonimizados e os relatórios correspondentes dos radiologistas recolhidos retrospetivamente.

Contribuir com dados que serão utilizados para gerar relatórios de RMC automatizados, que serão depois avaliados em comparação com os relatórios dos especialistas, utilizando métricas objetivas (por exemplo, concordância diagnóstica, precisão ao nível das entidades) e pontuação clínica subjetiva por radiologistas.