IA em cirurgia e robótica

Qual é o estado atual do uso de aprendizado de máquina em cirurgia da coluna vertebral?

Resposta

A revisão sistemática avaliou a literatura de 2009 a 2019 sobre aprendizado de máquina em cirurgia da coluna. Foram incluídos 44 estudos, a maioria com nível III de evidência. Os estudos foram classificados em quatro tipos: ferramentas diagnósticas, predição de desfechos clínicos, ferramentas de avaliação cirúrgica e ferramentas de apoio à decisão.

Observou-se uma ampla variedade de algoritmos, treinados em bases de dados distintas e com diferentes métodos. Essa heterogeneidade dificulta comparações diretas e a padronização. Não foram encontrados estudos que avaliassem a implementação ética ou a percepção dos pacientes sobre o uso de aprendizado de máquina no cuidado clínico.

Os achados indicam que a aplicação clínica ainda é incipiente e que há necessidade de pesquisas contínuas para tornar essas ferramentas operacionais em larga escala. A revisão não fornece dados sobre amostras ou desfechos específicos, pois seu foco foi mapear tendências e métodos.

Para o médico, os resultados sugerem que as ferramentas de aprendizado de máquina ainda não estão prontas para uso rotineiro, dada a falta de padronização e de estudos éticos. A aplicação clínica exige cautela e validação adicional antes de incorporar essas tecnologias na prática diária.

O que o estudo mostrou

Revisão sistemática com metodologia PRISMA da literatura de 2009 a 2019, usando sintaxe específica para aprendizado de máquina e cirurgia da coluna. Foram incluídos 44 estudos, a maioria nível III de evidência. Os estudos foram agrupados em quatro tipos: ferramentas diagnósticas, predição de desfechos clínicos, ferramentas de avaliação cirúrgica e ferramentas de apoio à decisão. Houve ampla variedade de algoritmos, bases de dados e métodos de treinamento. Nenhum estudo avaliou implementação ética ou percepção dos pacientes.

Limitações

O resumo não informa detalhes sobre a qualidade metodológica dos estudos incluídos, nem sobre vieses de publicação. A heterogeneidade das bases de dados e algoritmos limita conclusões comparativas. A ausência de estudos sobre ética e percepção dos pacientes restringe a aplicabilidade clínica imediata. O resumo também não fornece dados sobre tamanho de amostra ou desfechos específicos.

Aplicação no consultório

Os achados indicam que ferramentas de aprendizado de máquina em cirurgia da coluna ainda não têm padronização suficiente para uso rotineiro. O médico deve ter cautela ao considerar essas tecnologias na prática clínica, priorizando validação e evidências robustas. Na gestão do consultório, investimentos em tais ferramentas devem aguardar estudos que demonstrem benefício claro e aspectos éticos bem definidos.

Estudo citado

The State of Machine Learning in Spine Surgery: A Systematic Review. Clinical spine surgery, 2022.
Autores: DelSole EM, Keck WL, Patel AA.
DOI: 10.1097/BSD.0000000000001208 · PubMed: PMID 34121074

Perguntas para aprofundar

• Quais são os principais tipos de aplicação de aprendizado de máquina em cirurgia da coluna?
• Por que a heterogeneidade de algoritmos e bases de dados dificulta a aplicação clínica?
• Quais lacunas éticas e de percepção dos pacientes precisam ser abordadas antes da implementação clínica?

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