IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Medicina e descoberta de medicamentos · Nature (computational biology) · 2026-10-22
Grandes modelos de linguagem para modelagem preditiva clínica multimodal: uma revisão sistemática
Título original: Large language models for multimodal clinical predictive modeling: a systematic review
Os registros eletrônicos de saúde (EHR) contêm dados estruturados e não estruturados, e o surgimento de grandes modelos de linguagem permitiu que modalidades não estruturadas fossem incorporadas a modelos preditivos construídos sobre dados de EHR. Dos 641 estudos triados, 57 atenderam aos critérios de inclusão, e a revisão identificou três estratégias de integração multimodal baseadas em LLMs: embedding, extração e fusão de texto. Todas as estratégias geraram ganhos de desempenho em relação aos modelos de modalidade única, com um aumento médio de 6.4%, e os autores delineiam considerações que incluem tamanho da amostra, interpretabilidade e custos computacionais.