Radiologia
Na TC de crânio, ignorar a IA certa custou mais que seguir a errada
125 leitores procuraram hemorragia em TCs de crânio com e sem IA. Com a área marcada na imagem, a chance de acerto subiu (OR 1,84), mas desconfiar da IA certa foi o erro mais caro.
Por Rosa · · 3 min de leitura
Num experimento com 50 radiologistas e 75 não radiologistas, o erro que mais derrubou o diagnóstico de hemorragia intracraniana não foi seguir a IA quando ela errava. Foi ignorá-la quando acertava. O estudo saiu em 23 de outubro na Lancet Digital Health.
O que fizeram
Os não radiologistas eram médicos de outras áreas e médicos em formação. Cada participante passou por três sessões, numa ordem sorteada, e em cada uma leu 50 tomografias de crânio, com ou sem hemorragia intracraniana: numa, sem IA; noutra, com a IA dando só a resposta; na terceira, com a IA marcando na imagem a área suspeita.
De propósito, o conselho da IA estava certo em 80% dos casos e errado em 20%. Os dados foram coletados entre fevereiro e agosto de 2023, e o protocolo foi registrado antes do início.
Os números
Os dois erros apareceram: seguir a IA errada (excesso de confiança) e ignorar a IA certa (falta de confiança). A falta de confiança veio junto de incerteza alta e, em termos absolutos, prejudicou mais o diagnóstico.
Com a IA certa marcando a área, a chance de acerto foi 1,84 vez a de ler sem IA (IC 95% 1,49 a 2,28), sobretudo nos casos mais difíceis com sangramento. A confiança no diagnóstico também subiu. O tempo de leitura não caiu de forma significativa (p = 0,071).
A IA com marcação foi considerada mais útil que a IA só com a resposta, principalmente por quem não é radiologista.
O que muda na prática
O risco da IA na leitura de exame não é só o médico obedecer ao erro. É também descartar o acerto quando está inseguro. Para os autores, marcar a imagem, a forma clássica de a IA se explicar, não basta: são precisas outras estratégias para o médico confiar na medida certa.
Os limites
É um experimento: casos lidos fora da rotina do plantão, com uma IA que errava numa proporção fixada pelos pesquisadores. Os dados são de 2023, e as ferramentas de IA mudam rápido.
E a Rosa?
A Rosa não lê imagem. Ela combina vários modelos de IA integrados, um escreve e outro confere, numa arquitetura própria, e mostra a referência de cada recomendação, para o médico conferir antes de decidir em vez de só confiar.
Referência: Gaube et al. Examining reliance patterns on AI advice in medical imaging: a mixed-methods, randomised, crossover experiment. The Lancet Digital Health, 23 de outubro de 2026.