# Quais predições com aprendizado de máquina já são viáveis em artroplastia do joelho e quais dados específicos são necessários?

> Uma revisão sistemática mostrou que modelos de aprendizado de máquina já predizem desfechos como complicações, custos e satisfação com resultados de razoáveis a bons (AUC mediana 0,76), mas predições complexas ainda são imprecisas. Dados específicos e colaboração entre cirurgiões e cientistas de dados são essenciais para aplicar essa tecnologia na prática.

Estudo citado: Hinterwimmer F, Lazic I, Suren C, Hirschmann MT, Pohlig F, Rueckert D et al.. Machine learning in knee arthroplasty: specific data are key-a systematic review. Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA. 2022. DOI: https://doi.org/10.1007/s00167-021-06848-6. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35006281/

## Resposta

A inteligência artificial (IA) em saúde está em expansão e o aprendizado de máquina (ML) é uma de suas aplicações, capaz de gerar predições. Na ortopedia, essa tecnologia é recente e a literatura sobre ML em artroplastia do joelho ainda é escassa. Esta revisão sistemática buscou identificar quais predições já são possíveis com modelos de ML nesse contexto e quais pré-requisitos são necessários para seu uso efetivo.

Foram recuperados 225 artigos, dos quais 19 foram considerados elegíveis. A qualidade metodológica foi avaliada pelo escore modificado de Coleman (mCMS), com mediana de 65 pontos (variação 40-80). Os modelos analisados apresentaram resultados de razoáveis a bons, com AUC mediana de 0,76 (variação 0,57-0,98), mas com heterogeneidade entre os estudos.

Os desfechos preditos incluíram complicações (6 estudos), custos (4), desfecho funcional (3), revisão (2), satisfação pós-operatória (2), técnica cirúrgica (1) e propriedades biomecânicas (1). A predição de desfechos distintos com dados específicos já é viável; no entanto, a predição de desfechos mais complexos ainda é imprecisa.

Os autores concluem que os dados de registros de artroplastia do joelho ainda não foram totalmente analisados, de modo que parâmetros específicos não foram suficientemente avaliados. A inclusão de dados de entrada específicos e a colaboração entre cirurgiões ortopédicos e cientistas de dados são pré-requisitos essenciais para aproveitar plenamente a capacidade do ML. Estudos futuros devem investigar dados prospectivos com parâmetros específicos e registrados longitudinalmente.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática com busca abrangente no PubMed, Medline e Cochrane Library, que recuperou 225 artigos, dos quais 19 foram elegíveis. Avaliou modelos de ML para predição de desfechos em artroplastia do joelho, com qualidade metodológica mediana de 65 pontos pelo mCMS (variação 40-80). Os resultados foram de razoáveis a bons (AUC mediana 0,76; variação 0,57-0,98), abrangendo complicações, custos, desfecho funcional, revisão, satisfação, técnica cirúrgica e propriedades biomecânicas.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre a amostra dos estudos incluídos, nem sobre possíveis vieses de publicação ou heterogeneidade clínica. A qualidade metodológica foi apenas razoável (mCMS mediano 65) e a heterogeneidade dos modelos limita generalizações. Além disso, os dados de registros não foram totalmente analisados, e os estudos eram em sua maioria retrospectivos, conforme apontado pelos autores.

## Aplicação no consultório

Para o médico que atende pacientes candidatos à artroplastia do joelho, os modelos de ML ainda não estão prontos para uso rotineiro, mas indicam que predições de complicações, custos e satisfação podem ser viáveis com dados específicos. Na gestão do consultório, isso reforça a importância de coletar dados clínicos e de desfechos de forma estruturada e longitudinal, além de buscar colaboração com cientistas de dados para desenvolver e validar modelos aplicáveis à realidade local.

## Perguntas para aprofundar

- Como o aprendizado de máquina pode auxiliar na predição de complicações após artroplastia do joelho?
- Quais dados específicos são necessários para treinar modelos de aprendizado de máquina em artroplastia do joelho?
- Qual é a qualidade metodológica dos estudos de aprendizado de máquina em artroplastia do joelho?

Tema: IA em cirurgia e robótica. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-cirurgia-robotica/quais-predicoes-com-aprendizado-de-maquina-ja-sao-viaveis-em-artroplastia-do/

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