# A inteligência artificial já pode ser usada na avaliação de queimaduras com precisão confiável?

> 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.

Estudo citado: Huang S, Dang J, Sheckter CC, Yenikomshian HA, Gillenwater J. 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. DOI: https://doi.org/10.1016/j.burns.2021.07.007. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34419331/

## 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.

## 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?

Tema: IA em cirurgia e robótica. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-cirurgia-robotica/a-inteligencia-artificial-ja-pode-ser-usada-na-avaliacao-de-queimaduras-com/

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