A inteligência artificial já pode ser usada na avaliação de queimaduras com precisão confiável?
Resposta curta: A revisão sistemática identificou artigos sobre aprendizado de máquina na avaliação de queimaduras. Modelos para estimar a área queimada mostraram acurácia comparável ou superior aos métodos manuais, e os de profundidade alcançaram acurácia acima de 83%. No entanto, os autores concluem que os modelos ainda estão em estágios iniciais, necessitando de estudos futuros para avaliar a viabilidade clínica.
Resposta
A avaliação visual de queimaduras é o método mais comum, mas sua subjetividade pode levar a diagnósticos imprecisos e encaminhamentos inadequados a centros de queimados. Nesse contexto, o aprendizado de máquina surge como uma possível solução objetiva. Uma revisão sistemática publicada na revista Burns reuniu a literatura sobre o uso dessas tecnologias na avaliação de feridas por queimadura.
Os autores realizaram uma revisão sistemática de artigos publicados entre janeiro de 2000 e janeiro de 2021, utilizando as bases PubMed e MEDLINE (OVID). Foram incluídos estudos que relatavam o uso de aprendizado de máquina ou automação para avaliar queimaduras. Os dados extraídos incluíram desenho do estudo, método de aquisição de dados, técnicas de aprendizado de máquina e acurácia dos modelos.
Os resultados mostraram que estudos usaram aprendizado de máquina e automação para estimar a porcentagem da superfície corporal total queimada (%TBSA), calcular estimativas de fluidos, estimar a profundidade da queimadura, avaliar a necessidade de cirurgia e avaliar cicatrizes. Os modelos para calcular a %TBSA demonstraram acurácias comparáveis ou melhores do que os métodos em papel. Os modelos de classificação de profundidade da queimadura alcançaram acurácias superiores a 83%.
A conclusão dos autores é que o aprendizado de máquina fornece um adjunto objetivo que pode melhorar a acurácia diagnóstica na avaliação da gravidade das queimaduras. No entanto, os modelos existentes permanecem em estágios iniciais, e estudos futuros são necessários para avaliar sua viabilidade clínica. O resumo não informa detalhes sobre a amostra de pacientes ou limitações específicas dos estudos incluídos.
Para o médico brasileiro, esses achados indicam que a inteligência artificial pode, no futuro, auxiliar na avaliação de queimaduras, mas ainda não está pronta para uso clínico rotineiro. A aplicação prática exige cautela e depende de mais pesquisas que demonstrem sua utilidade em cenários reais.
O que o estudo mostrou
Revisão sistemática de artigos publicados entre janeiro de 2000 e janeiro de 2021, que usaram aprendizado de máquina ou automação para avaliar queimaduras. Estudos estimaram a porcentagem da superfície corporal total queimada, com acurácia comparável ou superior aos métodos em papel; outros estimaram profundidade, com acurácia superior a 83%; também houve estudos sobre cálculo de fluidos, necessidade de cirurgia e cicatrizes. O resumo não informa o desenho específico de cada estudo incluído.
Limitações
O resumo não informa as limitações dos estudos incluídos, como tamanho de amostra, viés ou heterogeneidade. Os autores concluem que os modelos existentes permanecem em estágios iniciais e que estudos futuros são necessários para avaliar a viabilidade clínica. Portanto, os resultados não permitem afirmar que a tecnologia esteja pronta para uso rotineiro.
Aplicação no consultório
Os achados sugerem que ferramentas de aprendizado de máquina podem, no futuro, auxiliar na estimativa objetiva da área queimada e da profundidade, potencialmente melhorando a acurácia diagnóstica e os encaminhamentos. No entanto, como os modelos ainda são experimentais, o médico deve continuar utilizando a avaliação clínica padrão. Para a gestão do consultório, é importante acompanhar o desenvolvimento dessas tecnologias, mas sem incorporá-las à prática até que estudos de viabilidade clínica sejam concluídos.
Estudo citado
A systematic review of machine learning and automation in burn wound evaluation: A promising but developing frontier. Burns : journal of the International Society for Burn Injuries, 2021.
Autores: Huang S, Dang J, Sheckter CC, Yenikomshian HA, Gillenwater J.
DOI: 10.1016/j.burns.2021.07.007 · PubMed: PMID 34419331
Perguntas para aprofundar
- Qual a acurácia dos modelos de aprendizado de máquina para estimar a profundidade de queimaduras?
- Como a automação pode auxiliar no cálculo da superfície corporal queimada em comparação aos métodos manuais?
- Quais são as limitações atuais para a implementação clínica da inteligência artificial na avaliação de queimaduras?
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