# Qual é a disponibilidade e transparência dos modelos de inteligência artificial em radiologia publicados nos principais periódicos?

> Apenas 39,9% dos estudos de desenvolvimento de modelos de IA em radiologia disponibilizaram seus modelos. Modelos de aprendizado profundo tiveram disponibilidade ainda menor (11,5%). O uso de modelos de regressão tradicional associou-se a maior disponibilidade, enquanto o uso de pacotes de radiômica associou-se a menor disponibilidade.

Estudo citado: Lee T, Lee JH, Yoon SH, Park SH, Kim H. Availability and transparency of artificial intelligence models in radiology: a meta-research study. European radiology. 2025. DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-025-11492-6. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40095011/

## Resposta

Um estudo de meta-pesquisa avaliou a disponibilidade de modelos de inteligência artificial (IA) em radiologia, definida como o relato transparente de detalhes técnicos necessários para replicação independente, como arquitetura e pesos do modelo. Foram analisados estudos publicados em cinco importantes periódicos de radiologia no ano de 2022.

Dos 268 estudos revisados, 39,9% (n = 107) disponibilizaram seus modelos. Modelos de aprendizado profundo (DL) apresentaram disponibilidade particularmente baixa: apenas 11,5% (n = 13) dos 113 estudos com DL estavam totalmente disponíveis. Códigos de treinamento para DL foram fornecidos em 22,1% (n = 25), indicando limitada capacidade de treinar modelos com dados próprios.

Análise de regressão logística multivariada mostrou que o uso de modelos de regressão tradicional associou-se a maior disponibilidade (OR 17,11; IC 95%: 5,52, 53,05; p < 0,001), enquanto o uso de pacotes de radiômica associou-se a menor disponibilidade (OR 0,27; IC 95%: 0,11, 0,65; p = 0,003).

Os autores concluem que a disponibilidade de modelos de IA em radiologia é subótima, especialmente para DL. Recomendam-se políticas de compartilhamento de modelos, plataformas de validação externa, abordagem de restrições comerciais e disponibilização de demonstrações de modelos comerciais em repositórios abertos para melhorar a transparência e replicabilidade.

## O que o estudo mostrou

Estudo de meta-pesquisa com busca sistemática nas bases Ovid Medline e Embase para identificar estudos de desenvolvimento de modelos de IA publicados em cinco importantes periódicos de radiologia em 2022. Foram revisados 268 estudos. A proporção de estudos que compartilharam seus modelos foi de 39,9% (n = 107). Modelos de aprendizado profundo tiveram disponibilidade total de apenas 11,5% (n = 13 de 113). Códigos de treinamento para DL foram fornecidos em 22,1% (n = 25). Análises de regressão logística mostraram associação entre uso de modelos de regressão tradicional e maior disponibilidade (OR 17,11; IC 95%: 5,52, 53,05; p < 0,001) e entre uso de pacotes de radiômica e menor disponibilidade (OR 0,27; IC 95%: 0,11, 0,65; p = 0,003).

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre a amostra de periódicos, critérios de inclusão ou possíveis vieses. Por ser uma meta-pesquisa, os achados refletem apenas os estudos publicados nos cinco periódicos selecionados em 2022, não sendo possível generalizar para toda a literatura de IA em radiologia. O resumo também não informa limitações específicas do desenho ou análises.

## Aplicação no consultório

Para o médico que utiliza ou avalia ferramentas de IA em radiologia, a baixa disponibilidade de modelos e códigos limita a validação externa e a confiança na aplicação clínica. Na gestão do consultório, ao considerar a adoção de sistemas de IA, é prudente verificar se o fornecedor oferece transparência técnica e possibilidade de validação independente. A ausência de compartilhamento pode dificultar a replicação de resultados e a personalização de modelos com dados locais, impactando a qualidade do cuidado.

## Perguntas para aprofundar

- Como a falta de disponibilidade de modelos de IA em radiologia afeta a validação externa e a confiança clínica?
- Quais políticas poderiam melhorar o compartilhamento de modelos de aprendizado profundo em radiologia?
- O uso de pacotes de radiômica está associado a menor disponibilidade de modelos; quais as implicações para a pesquisa?

Tema: IA em diagnóstico por imagem e radiologia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-radiologia/qual-e-a-disponibilidade-e-transparencia-dos-modelos-de-inteligencia-artificial/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.