Como o Multimodal RAG Workflow Impulsiona a Qualidade, a Inovação e o Compliance na Industria Médica e Farmacêutica

A transformação digital tem redefinido a indústria farmacêutica, especialmente diante do desafio de processar grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes — como artigos científicos, imagens microscópicas, gravações de áudio e vídeos experimentais. Integrar essas informações de maneira eficiente é essencial para acelerar a pesquisa e desenvolvimento (P&D) de novos medicamentos e otimizar processos críticos. Nesse cenário, o Multimodal RAG Workflow (Retrieval-Augmented Generation) surge como uma abordagem revolucionária, capaz de combinar dados multimodais — texto, imagens, áudio, vídeo, PDFs e APIs — para fornecer respostas altamente precisas e contextuais. Mas como essa tecnologia pode transformar o futuro da saúde?

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O Futuro dos Medicamentos: IA e o Reposicionamento de Fármacos

O reposicionamento de fármacos tem emergido como uma estratégia eficaz na descoberta de novas aplicações terapêuticas para medicamentos já conhecidos. Com o avanço da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina, a análise de grandes volumes de dados permitiu identificar interações moleculares que podem acelerar o desenvolvimento de tratamentos inovadores.
Este artigo explora como a IA tem transformado esse cenário e discute casos de sucesso, desafios regulatórios, ética e perspectivas futuras para a pesquisa e desenvolvimento de novos fármacos.

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Reposicionamento de Fármacos: Inteligência Artificial e Novas Fronteiras na Descoberta de Medicamentos

O Papel dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) na Área da Saúde

Por definição os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs, na sigla em inglês) são sistemas de IA que compreendem e geram linguagem humana através do processamento de grandes quantidades de dados. Assim como o GPT (Generative Pre-trained Transformer – GPT-4o) é um exemplo específico de LLM desenvolvido pela OpenAI, e o seu emergente “rival” DeepSeek-V3 da High-Flyer.

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