Integração do Contexto Clínico e Imagens de Raios-X do Tórax para Geração Automática de Laudos Radiológicos - Borges, Hériclys S.; Vieira, Pablo de A.; Araújo, Flávio H. D.; Carvalho Filho, Antonio O.; Silva, Lilian R. G.; V. e Silva, Romuere R. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21594, 2026)
A geração automática de laudos radiológicos a partir de radiografias de tórax tem se destacado como uma estratégia para apoiar médicos e reduzir a carga de trabalho na interpretação de imagens. Este artigo propõe uma abordagem multimodal baseada em Transformers que integra imagens (frontal e lateral) e histórico clínico do paciente. As características visuais são extraídas com uma ResNet-50 com ajuste fino progressivo, enquanto o contexto clínico é codificado com Bio_ClinicalBERT. As representações são fundidas em uma arquitetura Transformer codificador-decodificador para geração autorregressiva dos laudos. Experimentos no MIMIC-CXR mostram que o modelo produz laudos estruturados e clinicamente coerentes, com desempenho competitivo em métricas de similaridade semântica.