IA em cirurgia e robótica

Quais desfechos e metodologias são utilizados em modelos de predição por aprendizado de máquina em cirurgia ortopédica?

Resposta

A revisão sistemática avaliou quais desfechos e metodologias têm sido empregados em modelos de predição baseados em aprendizado de máquina na cirurgia ortopédica. Foram incluídos 59 estudos que reportaram 77 modelos preditivos, publicados até junho de 2020. O domínio de desfecho mais comum foi o manejo médico, seguido por outros desfechos ortopédicos. A subespecialidade mais frequente foi cirurgia da coluna.

Em relação aos algoritmos, as redes neurais foram os mais utilizados, presentes em 42 dos 77 modelos. O tamanho mediano das bases de dados foi de 5.507 pacientes (intervalo interquartil 635–26.364), indicando grande variação entre os estudos. A mediana da área sob a curva (AUC) foi de 0,80 (IQR 0,73–0,86), sugerindo boa discriminação em geral, mas com heterogeneidade.

A calibração foi reportada para 26 modelos, e a análise de curva de decisão foi realizada em 14. Esses achados indicam que, embora a discriminação seja frequentemente avaliada, a calibração e o impacto clínico por meio de curvas de decisão são pouco explorados. A heterogeneidade entre os estudos deve-se a diferenças no tamanho da amostra, no algoritmo empregado e no momento de avaliação do desfecho.

Para o médico brasileiro, esses resultados reforçam que os modelos de aprendizado de máquina em ortopedia têm sido desenvolvidos para uma ampla variedade de tópicos, com predominância de desfechos de manejo médico e cirurgia da coluna. No entanto, a aplicação clínica rotineira ainda requer validação externa e avaliação cuidadosa da calibração e do benefício clínico, uma vez que esses aspectos são pouco reportados na literatura revisada.

O que o estudo mostrou

Revisão sistemática com busca em PubMed, Embase e Cochrane Library até 18 de junho de 2020. Após triagem de 7.138 estudos, foram incluídos 59 estudos reportando 77 modelos de predição por aprendizado de máquina. O desfecho mais comum foi manejo médico (17/77), a subespecialidade mais frequente foi cirurgia da coluna (28/77) e o algoritmo mais usado foi redes neurais (42/77). A mediana do tamanho das bases foi 5.507 (IQR 635–26.364) e a mediana da AUC foi 0,80 (IQR 0,73–0,86). Calibração foi reportada para 26 modelos e análise de curva de decisão para 14.

Limitações

O resumo não informa limitações explícitas do estudo. A heterogeneidade entre os estudos, baseada em tamanho da amostra, algoritmo e momento do desfecho, limita comparações diretas. Além disso, a calibração e a análise de curva de decisão foram pouco reportadas, o que restringe a avaliação do desempenho clínico real dos modelos. O resumo também não detalha a qualidade metodológica dos estudos incluídos.

Aplicação no consultório

O médico ortopedista deve interpretar com cautela os modelos de aprendizado de máquina disponíveis, priorizando aqueles com validação externa e relato adequado de calibração. Na gestão do consultório, ao considerar a incorporação de ferramentas preditivas, é importante verificar se o modelo foi desenvolvido para população semelhante e se apresenta análise de curva de decisão. A ausência dessas informações pode limitar a aplicabilidade clínica e a tomada de decisão compartilhada.

Estudo citado

Wide range of applications for machine-learning prediction models in orthopedic surgical outcome: a systematic review. Acta orthopaedica, 2021.
Autores: Ogink PT, Groot OQ, Karhade AV, Bongers MER, Oner FC, Verlaan JJ, Schwab JH.
DOI: 10.1080/17453674.2021.1932928 · PubMed: PMID 34109892

Perguntas para aprofundar

• Como avaliar a qualidade de modelos de aprendizado de máquina em ortopedia antes de aplicá-los na prática clínica?
• Qual a importância da calibração e da análise de curva de decisão em modelos preditivos cirúrgicos?
• Quais desfechos ortopédicos têm sido mais estudados com aprendizado de máquina e como isso impacta a gestão do consultório?

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