A radiologia vive um ponto de virada, e os Foundation Models estão no centro dessa transformação.

Como o volume de exames cresce ano após ano e a pressão por decisões rápidas aumenta, os modelos tradicionais de IA começam a mostrar limites.

Eles resolvem tarefas isoladas, dependem de grandes treinos específicos e têm pouca escalabilidade. Já os Foundation Models inauguram uma nova lógica: aprender em larga escala, generalizar padrões e, a partir disso, adaptar-se a múltiplas aplicações clínicas.

Além disso, conseguem integrar diferentes modalidades como TC, RM, RX e ultrassom e apoiar fluxos completos, desde a triagem até o suporte ao laudo.

Portanto, discutir essa tecnologia agora é essencial para radiologistas, gestores e investidores que desejam competitividade e eficiência.

Assim, o artigo apresenta por que esses modelos importam, como estão sendo financiados globalmente e qual o caminho realista para adoção prática nas redes de saúde.

O que são Foundation Models na saúde

Os Foundation Models estão emergindo como uma das maiores revoluções da IA aplicada à imagem médica, porque oferecem uma base única e escalável para múltiplas tarefas clínicas.

Diferente de modelos tradicionais, que precisam ser treinados para um problema específico, os Foundation Models aprendem padrões em larga escala e, a partir disso, podem ser adaptados para vários contextos diagnósticos.

Assim, eles inauguram uma nova era na radiologia, em que a tecnologia deixa de ser limitada e passa a operar como um “modelo base” capaz de apoiar decisões clínicas complexas.

Definição e origem no campo da IA

Os Foundation Models surgiram inicialmente no campo de linguagem natural, com modelos gigantes treinados em bilhões de dados.

Depois, sua lógica foi expandida para visão computacional e, mais recentemente, para a saúde.

Eles são modelos treinados em bases massivas e diversas, como milhões de imagens médicas de TC, RM, RX e ultrassom, para aprender representações profundas e generalistas.

Por isso, conseguem servir como ponto de partida para diferentes aplicações, desde detecção de lesões até priorização de exames críticos.

Como diferem de modelos convencionais de visão computacional

Enquanto modelos convencionais exigem treinamento específico para cada tarefa, os Foundation Models podem ser ajustados (fine-tuning) com poucas amostras e, ainda assim, atingir alta performance.

Além disso, modelos tradicionais costumam falhar ao mudar de cenário clínico, por exemplo, de um equipamento para outro, enquanto os Foundation Models, por aprenderem de forma ampla, mantêm desempenho mais estável.

Dessa forma, eles reduzem custo, aceleram desenvolvimento e ampliam a escalabilidade das soluções em radiologia.

Características principais: generalização, multimodalidade e adaptação

Os Foundation Models se destacam por três pilares essenciais.

• Primeiro, generalização, pois conseguem atuar em múltiplas tarefas.
• Segundo, multimodalidade, já que integram texto, imagem e dados clínicos no mesmo modelo.
• Terceiro, adaptação, porque evoluem rapidamente com novos dados e novos contextos.

Assim, tornam-se uma base poderosa para diagnósticos mais rápidos, consistentes e inteligentes na imagem médica.

Por que os Foundation Models importam na imagem médica

Os Foundation Models estão ganhando protagonismo na radiologia porque resolvem uma limitação histórica: a incapacidade dos modelos tradicionais de IA atuarem de forma ampla, escalável e consistente em diferentes cenários clínicos.

Enquanto soluções anteriores eram restritas a tarefas únicas, os Foundation Models conseguem aprender padrões gerais da imagem médica e, a partir disso, apoiar decisões mais rápidas e mais complexas.

Dessa forma, eles se tornam um pilar estratégico para transformar o diagnóstico por imagem em um processo mais inteligente, padronizado e eficiente.

Capacidade de aprender com grandes datasets (TC, RM, RX, US)

Os Foundation Models se destacam pela capacidade de aprender com bases massivas, que incluem milhões de exames de TC, RM, RX e ultrassom.

Como absorvem variabilidade anatômica, diferentes fabricantes e padrões patológicos, eles desenvolvem representações profundas e robustas.

Por isso, conseguem manter performance estável mesmo quando aplicados em novos hospitais, populações distintas ou equipamentos variados.

Além disso, aprender com grandes datasets reduz vieses e melhora a segurança clínica, tornando o modelo mais confiável na prática real.

Transfer learning e adaptação para múltiplas tarefas

Outro diferencial dos Foundation Models é o uso de transfer learning.

Isso significa que, após o treinamento inicial, o modelo pode ser ajustado para múltiplas tarefas, como detecção, segmentação, quantificação, priorização e classificação, usando poucas imagens adicionais.

Assim, eles substituem diversos modelos isolados por uma única base capaz de escalar rapidamente.

Como consequência, hospitais e clínicas reduzem tempo de desenvolvimento, diminuem custos e aceleram a adoção de IA no fluxo radiológico.

Suporte a decisões clínicas complexas, além da detecção de achados

Diferentemente dos algoritmos tradicionais, que apenas identificam anomalias, os Foundation Models podem correlacionar achados, integrar texto e imagem e sugerir hipóteses clínicas, oferecendo suporte real à tomada de decisão.

Eles ajudam a priorizar casos críticos, padronizam laudos e reduzem variabilidade entre radiologistas.

Dessa forma, deixam de ser ferramentas pontuais e passam a atuar como motores cognitivos para uma radiologia mais precisa, rápida e estratégica.

Investimentos globais e o mercado emergente de Foundation Models

O crescimento dos Foundation Models na saúde não é apenas tecnológico, é também econômico e estratégico.

À medida que esses modelos se tornam capazes de escalar aplicações em imagem médica, governos, empresas e centros de pesquisa passaram a direcionar grandes investimentos para essa área.

Dessa forma, os Foundation Models deixam de ser experimentos de laboratório e evoluem rapidamente para soluções clínicas com potencial de impacto global, especialmente na radiologia.

Big Techs, fabricantes e universidades liderando o desenvolvimento

Hoje, gigantes como Google, Meta, Microsoft e Amazon estão entre os principais investidores em Foundation Models, destinando bilhões ao desenvolvimento de modelos multimodais para saúde.

Além disso, fabricantes de equipamentos de imagem, como Siemens, GE e Philips, iniciaram programas dedicados a integrar Foundation Models aos seus ecossistemas.

Universidades como Stanford, MIT e Oxford também lideram pesquisas, criando bases de dados massivas e modelos open-source. Assim, o avanço acontece de forma colaborativa e acelerada.

A corrida por infraestrutura e GPUs: custos e escalabilidade

Como os Foundation Models exigem treinamento em larga escala, surgiu uma verdadeira corrida por infraestrutura computacional e GPUs de alto desempenho.

Treinar um único modelo pode custar milhões de dólares, consumindo semanas de processamento em clusters distribuídos.

Por outro lado, uma vez treinado, o modelo pode ser adaptado com baixo custo para múltiplas tarefas clínicas, tornando a escalabilidade extremamente vantajosa.

Portanto, o investimento inicial elevado tende a se diluir conforme o modelo é utilizado em diferentes fluxos de radiologia.

Projeções de mercado e retorno esperado na radiologia

Projeções recentes indicam que o mercado de IA em imagem médica pode ultrapassar US$ 60 bilhões até 2030, e os Foundation Models devem liderar essa expansão.

Isso ocorre porque eles reduzem custos operacionais, aumentam produtividade e melhoram desfechos clínicos, gerando ROI direto para hospitais e redes de telerradiologia.

Assim, o mercado emergente não apenas cresce em valor, mas também redefine competitividade na radiologia moderna.

Aplicações práticas dos Foundation Models na clínica radiológica

Os Foundation Models estão deixando o campo teórico e, cada vez mais, entrando na rotina da radiologia.

Como conseguem operar de forma ampla, escalável e multimodal, eles permitem que clínicas e hospitais adotem IA em diferentes etapas do fluxo diagnóstico, desde a análise inicial da imagem até a emissão do laudo.

Dessa forma, os Foundation Models se tornam ferramentas centrais para acelerar decisões, reduzir variabilidade e aumentar a eficiência operacional, tudo isso sem substituir o radiologista, mas ampliando sua capacidade.

Detecção, segmentação e classificação com um único modelo base

Um dos maiores benefícios dos Foundation Models é a capacidade de executar detecção, segmentação e classificação usando apenas um modelo base.

Enquanto sistemas tradicionais exigiam três algoritmos distintos, os Foundation Models conseguem identificar lesões, delimitar margens e classificar padrões patológicos de forma integrada.

Assim, eles reduzem complexidade técnica, aceleram processos e mantêm consistência entre diferentes exames.

Priorização de exames e triagem de achados críticos

Os Foundation Models também atuam na priorização e triagem, identificando sinais compatíveis com achados críticos, como hemorragias, fraturas instáveis ou AVC, e reorganizando a fila de interpretação.

Como resultado, casos urgentes chegam primeiro ao radiologista, diminuindo atrasos e melhorando desfechos clínicos. Portanto, eles se tornam essenciais em operações de alto volume e em serviços 24/7.

Laudos assistidos e padronização sem perda de autonomia

Outra aplicação dos Foundation Models é o suporte à elaboração de laudos.

Eles sugerem termos, destacam achados relevantes e padronizam linguagem, sem interferir na autonomia do especialista.

Assim, radiologistas ganham velocidade e mantêm precisão, reduzindo variabilidade entre laudos e aumentando a confiança de equipes clínicas.

RM acelerada, reconstrução profunda e redução de time-to-diagnosis

Por fim, os Foundation Models impulsionam avanços como RM acelerada e reconstrução profunda, reduzindo tempos de aquisição e processamento.

Como consequência, diminuem o time-to-diagnosis e tornam o fluxo mais ágil, especialmente em contexto de urgência.

Dessa forma, consolidam-se como motores cognitivos da radiologia moderna.

Integração dos Foundation Models com Telerradiologia e redes hospitalares

A integração dos Foundation Models com a Telerradiologia e redes hospitalares representa um dos avanços mais transformadores da imagem médica.

Como esses modelos conseguem operar de forma escalável, multimodal e contínua, eles conectam múltiplos serviços e unidades em um único fluxo cognitivo.

Dessa forma, os Foundation Models deixam de atuar apenas como algoritmos isolados e passam a funcionar como uma camada estratégica que sustenta decisões clínicas em tempo real, especialmente em operações distribuídas, de alto volume e com demandas críticas.

Foundation Models como “hub cognitivo” para múltiplas unidades

Quando integrados à Telerradiologia, os Foundation Models funcionam como um verdadeiro hub cognitivo, recebendo imagens de diferentes hospitais, analisando padrões e sinalizando achados relevantes antes que o radiologista abra o exame.

Além disso, eles centralizam inteligência diagnóstica, permitindo que unidades com níveis distintos de infraestrutura tenham acesso ao mesmo padrão tecnológico.

Assim, tornam o fluxo mais coordenado e reduzem disparidades entre regiões e equipes.

Operação 24/7 com consistência entre radiologistas

Como os Foundation Models operam continuamente, eles garantem suporte 24/7, oferecendo triagem automática, priorização de urgências e pré-análise mesmo quando equipes humanas estão reduzidas.

Com isso, a Telerradiologia ganha previsibilidade e consistência, já que o modelo padroniza a leitura inicial e reduz variações entre turnos, plantões e unidades.

Portanto, os Foundation Models fortalecem a entrega clínica e sustentam operações remotas de grande escala.

Redução de variabilidade entre laudos e maior rastreabilidade

Por fim, a integração dos Foundation Models reduz significativamente a variabilidade entre laudos, destacando achados, padronizando vocabulário e oferecendo suporte estruturado ao radiologista.

Além disso, os modelos registram decisões e fluxos, aumentando a rastreabilidade e facilitando auditorias.

Dessa forma, garantem segurança, transparência e governança, pilares essenciais para redes hospitalares modernas.

Barreiras e riscos dos Foundation Models na imagem médica

Embora os Foundation Models representem um avanço significativo na radiologia, sua adoção precisa ser analisada com cautela.

Como esses modelos operam em grande escala e influenciam diretamente decisões clínicas, eles trazem desafios técnicos, éticos e financeiros que exigem planejamento estruturado.

Dessa forma, os Foundation Models não devem ser vistos apenas como inovação tecnológica, mas como sistemas que precisam de governança, validação contínua e responsabilidade compartilhada entre equipes clínicas, tecnológicas e institucionais.

Governança de dados, privacidade e LGPD/GDPR

Como os Foundation Models dependem de grandes volumes de dados médicos para treinamento, o risco de exposição e uso inadequado de informações sensíveis aumenta.

Além disso, legislações como LGPD e GDPR exigem consentimento, anonimização e rastreabilidade.

Portanto, hospitais e empresas precisam estabelecer políticas rígidas de governança, controle de acesso e monitoramento contínuo. Sem isso, os Foundation Models podem gerar vulnerabilidades legais e de privacidade.

Alucinações, vieses e validação clínica

Outro risco é o potencial de alucinações e vieses, já que os Foundation Models aprendem padrões baseados nos dados disponíveis.

Se esses dados forem desbalanceados, o modelo pode apresentar erros interpretativos ou baixa precisão em populações específicas.

Por isso, é indispensável implementar validações clínicas contínuas, auditorias e comparações com padrões humanos.

Dessa forma, os Foundation Models funcionam como apoio e nunca como substitutos da interpretação médica especializada.

Custos de treinamento e dependência tecnológica

Treinar e manter Foundation Models exige infraestrutura robusta, com GPUs e servidores de alto custo.

Além disso, o investimento pode chegar a milhões de dólares antes de gerar resultados clínicos tangíveis.

Consequentemente, hospitais correm o risco de criar dependência tecnológica sem retorno garantido.

Portanto, a adoção deve ser gradual, com pilotos, métricas claras e análise de ROI. Assim, os Foundation Models se tornam sustentáveis e aliados reais da radiologia, e não apenas promessas futuristas.

Caminho para adoção prática dos Foundation Models

A adoção dos Foundation Models na radiologia precisa acontecer de forma estratégica, gradual e orientada a evidências.

Embora esses modelos ofereçam enorme potencial para acelerar diagnósticos e padronizar fluxos, a implementação sem metodologia pode gerar riscos operacionais, financeiros e clínicos.

Por isso, transformar os Foundation Models em valor real exige planejamento, governança e métricas claras, garantindo que a tecnologia evolua junto com a maturidade da instituição.

Estratégia “fine-tuning antes de full deployment”

O primeiro passo é evitar a implantação total logo no início.

Em vez disso, a abordagem recomendada é realizar fine-tuning dos Foundation Models com dados locais antes do full deployment.

Dessa forma, o modelo absorve características específicas da população atendida, dos equipamentos e dos protocolos clínicos.

Além disso, essa etapa reduz vieses, melhora acurácia e permite ajustes contínuos. Assim, o hospital valida o modelo em cenários reais antes de expandir seu uso para toda a rede.

Infraestrutura mínima: PACS/RIS + nuvem + MLOps

Para operacionalizar os Foundation Models, é necessário garantir uma infraestrutura mínima composta por PACS/RIS integrados, conectividade em nuvem e ferramentas de MLOps para monitorar, versionar e atualizar modelos.

Além disso, essa arquitetura facilita escalabilidade, permite auditorias e garante estabilidade 24/7.

Portanto, investir em interoperabilidade e pipelines automatizados é essencial para que os eles funcionem com segurança e consistência no dia a dia clínico.

Pilotos com métricas claras: TAT, acurácia, concordância e ROI

Por fim, a adoção prática deve começar com projetos-piloto, medindo indicadores como TAT, acurácia, concordância interobservador e ROI.

Dessa forma, é possível comprovar o impacto real dos Foundation Models antes da expansão.

Além disso, ciclos de feedback entre radiologistas, TI e gestão garantem melhoria contínua. Assim, a tecnologia evolui guiada por resultados e não por suposições, transformando inovação em performance clínica e operacional.

Considerações finais

Eles mostram que a radiologia caminha para um modelo mais inteligente, integrado e orientado a evidências.

Embora existam barreiras, como governança de dados, custos e validação clínica, os benefícios operacionais e assistenciais são claros.

Eles reduzem variabilidade entre laudos, aceleram diagnósticos, fortalecem a Telerradiologia e ampliam a capacidade das equipes sem substituir o radiologista.

Além disso, à medida que infraestrutura, regulações e maturidade tecnológica avançam, o uso desses modelos tende a se tornar parte natural do fluxo clínico.

Portanto, o desafio não é se essa tecnologia chegará, mas quando e como cada instituição vai se preparar.

Assim, a adoção gradual, baseada em pilotos e métricas claras, permite capturar valor real e sustentável.

Em síntese, os Foundation Models deixam de ser tendência e se tornam um diferencial estratégico para quem busca qualidade, escala e precisão na imagem médica.