Técnicas de inteligência artificial aplicadas a dados da atenção primária podem facilitar o diagnóstico precoce de câncer?
Resposta curta: Uma revisão sistemática identificou 16 estudos que aplicaram técnicas de inteligência artificial a dados de registros eletrônicos de saúde para diagnóstico precoce de câncer, mas apenas 3 usaram dados da atenção primária. A maioria descreveu desenvolvimento inicial de algoritmos, sem evidências sobre barreiras de implementação ou custo-efetividade, indicando estágio inicial de maturidade.
Resposta
A revisão sistemática buscou evidências sobre técnicas de inteligência artificial (IA) que possam facilitar o diagnóstico precoce de câncer e ser aplicadas a dados de registros eletrônicos de saúde (RES) da atenção primária. Foram incluídos 16 estudos, abrangendo dados de 3.862.910 pacientes, publicados entre 2000 e 2019. A maioria dos estudos (13) descreveu o desenvolvimento e teste inicial de algoritmos de IA, enquanto apenas 3 descreveram a validação em conjuntos de dados independentes.
Apenas 3 estudos utilizaram dados da atenção primária, e um estudo baseou-se em dados coletados prospectivamente. Não foram encontrados dados sobre barreiras de implementação ou custo-efetividade. A avaliação do risco de viés mostrou uma ampla variação na qualidade dos estudos. Uma revisão adicional de tecnologias comerciais de IA identificou 21 tecnologias, mas apenas 1 atendeu aos critérios de inclusão.
Os autores concluem que as técnicas de IA têm sido aplicadas a dados do tipo RES para facilitar o diagnóstico precoce de câncer, mas seu uso na atenção primária ainda está em estágio inicial de maturidade. Evidências adicionais sobre desempenho com dados da atenção primária, barreiras de implementação e custo-efetividade são necessárias antes que a adoção generalizada na prática clínica da atenção primária possa ser recomendada.
A heterogeneidade das modalidades de IA, das características dos conjuntos de dados e das medidas de desfecho impossibilitou a realização de meta-análise. O estudo destaca a necessidade de mais pesquisas com dados da atenção primária e de avaliações econômicas para orientar a incorporação dessas tecnologias.
O que o estudo mostrou
Revisão sistemática que buscou estudos nas bases MEDLINE, Embase, SCOPUS e Web of Science, de 2000 a 2019, incluindo todos os desenhos e idiomas. Foram identificados 10.456 estudos, dos quais 16 atenderam aos critérios, representando dados de 3.862.910 pacientes. Treze estudos descreveram desenvolvimento e teste inicial de algoritmos de IA; 3 descreveram validação em conjuntos independentes; um baseou-se em dados prospectivos; e apenas 3 usaram dados da atenção primária. Não houve dados sobre barreiras de implementação ou custo-efetividade. A qualidade dos estudos variou amplamente. Uma revisão de tecnologias comerciais identificou 21, mas só 1 atendeu aos critérios. Não foi realizada meta-análise devido à heterogeneidade.
Limitações
O resumo não informa detalhes sobre as limitações individuais dos estudos incluídos, mas aponta que a maioria era de desenvolvimento inicial, com apenas 3 validações independentes e um estudo prospectivo. A heterogeneidade de modalidades de IA, dados e desfechos impediu meta-análise. A escassez de dados da atenção primária e a ausência de informações sobre barreiras de implementação e custo-efetividade limitam conclusões sobre aplicabilidade clínica.
Aplicação no consultório
Para o médico da atenção primária, os achados indicam que ferramentas de IA para diagnóstico precoce de câncer ainda não estão prontas para uso rotineiro, pois faltam evidências em dados da atenção primária e avaliações de custo-efetividade. Na gestão do consultório, é prudente aguardar estudos de validação e implementação antes de adotar tecnologias comerciais. O médico pode acompanhar a literatura e considerar a IA como apoio futuro, mas sem substituir o julgamento clínico.
Estudo citado
Artificial Intelligence Techniques That May Be Applied to Primary Care Data to Facilitate Earlier Diagnosis of Cancer: Systematic Review. Journal of medical Internet research, 2021.
Autores: Jones OT, Calanzani N, Saji S, Duffy SW, Emery J, Hamilton W, Singh H, de Wit NJ, Walter FM.
DOI: 10.2196/23483 · PubMed: PMID 33656443
Perguntas para aprofundar
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- Como a IA pode auxiliar na avaliação de sintomas vagos de câncer na atenção primária?
- Qual o custo-efetividade das tecnologias de IA para diagnóstico precoce de câncer?
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