Glossário

Glossário de IA médica

Um dicionário claro dos termos que definem o trabalho dos médicos que treinam e validam inteligência artificial. Cada verbete explica o que é, o que significa em termos de remuneração e como começar.

Anotação de dados médicosProcesso especializado de rotular, estruturar e verificar informações clínicas para que uma inteligência artificial possa aprender com elas.
Rotulagem de dados clínicosAtribuição de categorias ou valores verificados a dados de saúde (texto, imagem, sinal) para que sirvam de exemplo a um modelo de IA.
RLHF médicoAprendizado por reforço a partir de feedback humano (RLHF) aplicado à saúde: médicos ordenam respostas de IA por qualidade para alinhar o modelo.
Validação de IA médicaVerificação especializada de que as saídas de um modelo de IA são clinicamente corretas, seguras e úteis antes de se confiar nelas.
Treinador de IA médicaProfissional de saúde que aplica seu critério clínico para ensinar, corrigir e avaliar modelos de inteligência artificial em saúde.
Revisor médico de IAMédico que examina criticamente as respostas de um modelo de IA e decide se são corretas e seguras para serem publicadas ou usadas.
Consenso duplo-cegoMétodo pelo qual vários médicos emitem seu veredito sobre um caso sem ver o dos demais, e a concordância entre eles é agregada em uma conclusão robusta.
Concordância entre observadoresGrau em que dois ou mais avaliadores independentes coincidem ao julgar o mesmo caso, medido com estatísticas como o kappa ou o alfa de Krippendorff.
Verdade de referência clínica (ground truth)A resposta considerada correta — o padrão-ouro — contra a qual um modelo de IA é treinado e medido em uma tarefa clínica.
Alucinação de IA médicaResposta de um modelo de IA que é factualmente falsa ou inventada, mas apresentada com aparência de certeza clínica.
Red teaming clínicoColocar deliberadamente uma IA médica à prova com casos difíceis ou capciosos para descobrir suas falhas antes que cheguem a um usuário real.
Caso clínico anotadoCaso clínico ao qual médicos especialistas adicionaram rótulos, diagnósticos verificados ou vereditos, pronto para treinar ou avaliar IA.
Ajuste fino (fine-tuning) de IA médicaRetreinamento de um modelo de IA já existente com dados clínicos verificados para especializá-lo em tarefas médicas.

Revisado pela Equipe editorial da DataLaps. Última atualização: 2026-07-11.

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