# A inteligência artificial aplicada a imagens clínicas é precisa para detectar desordens orais potencialmente malignas e câncer oral?

> Sim. A revisão sistemática com meta-análise mostrou que algoritmos de IA aplicados a imagens clínicas têm alta acurácia diagnóstica para diferenciar mucosa normal de lesões potencialmente malignas e câncer oral, com sensibilidade de 89,9% e especificidade de 89,2%. A fotografia clínica foi a ferramenta de imagem com melhor desempenho.

Estudo citado: Li J, Kot WY, McGrath CP, Chan BWA, Ho JWK, Zheng LW. Diagnostic accuracy of artificial intelligence assisted clinical imaging in the detection of oral potentially malignant disorders and oral cancer: a systematic review and meta-analysis. International journal of surgery (London, England). 2024. DOI: https://doi.org/10.1097/JS9.0000000000001469. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38652301/

## Resposta

A detecção precoce de desordens orais potencialmente malignas (OPMD) e de câncer oral é um desafio na atenção primária, especialmente onde o acesso a especialistas é limitado. Este estudo avaliou o desempenho de algoritmos de inteligência artificial (IA) na análise de imagens clínicas para identificar essas lesões.

A revisão sistemática incluiu estudos que usaram aprendizado de máquina para diagnóstico de lesões orais específicas, com dados de sensibilidade e especificidade. A meta-análise gerou uma razão de chances diagnóstica (DOR) global de 68,438, com área sob a curva SROC de 0,938, indicando excelente acurácia. A sensibilidade foi de 89,9% e a especificidade de 89,2%, com valor preditivo negativo de 89,5%.

A análise de meta-regressão não encontrou diferença significativa entre as três ferramentas de imagem avaliadas. No entanto, a análise de subgrupo mostrou que a fotografia clínica teve a maior acurácia diagnóstica. Após a geração de um gráfico GOSH, a DOR foi recalculada em 49,30, com área sob a curva SROC de 0,877, sensibilidade de 90,5% e especificidade de 87,0%.

Os autores concluem que a detecção baseada em IA usando fotografias clínicas tem alto DOR e é facilmente acessível, considerando a ampla disponibilidade de telefones celulares. Isso sugere potencial para que clínicos gerais utilizem essa tecnologia para melhorar a detecção de lesões orais, sem necessidade de equipamentos de imagem especializados e caros.

Para o médico brasileiro, especialmente na atenção primária, a incorporação de ferramentas de IA baseadas em fotografias clínicas pode auxiliar no rastreamento e na priorização de encaminhamentos, desde que validada no contexto local. O estudo reforça a viabilidade de soluções de baixo custo para ampliar o acesso ao diagnóstico precoce.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática e meta-análise que incluiu estudos prospectivos ou retrospectivos com algoritmos de aprendizado de máquina para diagnóstico de OPMD e câncer oral, com dados de sensibilidade e especificidade. A DOR global foi de 68,438 (IC 95% 39,484-118,623; I2=86%), área sob a curva SROC de 0,938, sensibilidade de 89,9% (IC 95% 0,866-0,925; I2=81%), especificidade de 89,2% (IC 95% 0,851-0,922; I2=79%) e valor preditivo negativo de 89,5% (IC 95% 0,851-0,927; I2=96%). A meta-regressão não mostrou diferença significativa entre as ferramentas de imagem, mas a fotografia clínica teve a maior acurácia na análise de subgrupo. Após gráfico GOSH, a DOR foi de 49,30 e a área sob a curva SROC de 0,877.

## Limitações

O resumo não informa o número de estudos incluídos, o tamanho amostral total, nem as características detalhadas das populações. A heterogeneidade foi alta para a DOR (I2=86%) e para o valor preditivo negativo (I2=96%), o que pode limitar a generalização dos resultados. O resumo também não descreve os tipos de algoritmos de IA utilizados, nem se houve validação externa. Não são relatadas limitações específicas pelos autores.

## Aplicação no consultório

A utilização de fotografias clínicas analisadas por IA pode ser incorporada como ferramenta auxiliar na avaliação de lesões orais suspeitas durante a consulta, especialmente em locais com pouco acesso a especialistas. Isso pode agilizar encaminhamentos e melhorar a triagem. Para a gestão do consultório, considerar investimento em treinamento da equipe para captura padronizada de imagens e avaliação da viabilidade de softwares de IA, sempre com validação clínica e conformidade regulatória. O estudo sugere que a tecnologia é acessível e pode complementar a prática clínica, mas não substitui o julgamento médico.

## Perguntas para aprofundar

- Qual o desempenho da inteligência artificial na detecção de lesões orais malignas em comparação com especialistas?
- A fotografia clínica é suficiente para o rastreamento de câncer oral assistido por IA na atenção primária?
- Quais são as limitações e a aplicabilidade dos algoritmos de IA no diagnóstico de desordens orais potencialmente malignas?

Tema: IA na atenção primária. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-atencao-primaria/a-inteligencia-artificial-aplicada-a-imagens-clinicas-e-precisa-para-detectar/

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