# A inteligência artificial é eficaz na detecção e classificação do carcinoma basocelular em diferentes modalidades de imagem?

> Sim, a revisão sistemática identificou 15 artigos que mostram o potencial da IA na detecção e classificação do carcinoma basocelular em dermatoscopia, tomografia de coerência óptica e microscopia confocal de reflectância. A maioria dos estudos utilizou dermatoscopia, com resultados promissores, mas a evidência ainda é limitada e heterogênea.

Estudo citado: Widaatalla Y, Wolswijk T, Adan F, Hillen LM, Woodruff HC, Halilaj I et al.. The application of artificial intelligence in the detection of basal cell carcinoma: A systematic review. Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV. 2023. DOI: https://doi.org/10.1111/jdv.18963. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36785993/

## Resposta

A revisão sistemática reuniu 15 artigos publicados nos últimos 10 anos que avaliaram técnicas de inteligência artificial para detecção e classificação do carcinoma basocelular (CBC) em três modalidades de imagem: dermatoscopia, tomografia de coerência óptica (OCT) e microscopia confocal de reflectância (RCM). A maioria dos estudos (12) focou em dermatoscopia, enquanto OCT e RCM tiveram 2 e 1 publicações, respectivamente.

Os resultados indicam que as soluções de IA, incluindo modelos de radiômica manual e profunda, demonstraram potencial para auxiliar na identificação e classificação do CBC e seus subtipos. No entanto, a heterogeneidade dos estudos e a distribuição desigual entre as modalidades de imagem limitam a generalização dos achados.

A revisão destaca a necessidade de mais pesquisas para validar essas ferramentas em diferentes populações e contextos clínicos, além de padronizar as metodologias de avaliação. A aplicação clínica da IA na dermatologia ainda é incipiente, mas os resultados sugerem um caminho promissor para o diagnóstico precoce e menos invasivo.

Para o médico brasileiro, é importante acompanhar os avanços, mas a incorporação rotineira dessas tecnologias na prática clínica requer validação adicional e consideração de aspectos éticos e regulatórios. O resumo não fornece detalhes sobre a acurácia dos modelos ou o tamanho das amostras, o que impede conclusões mais definitivas.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática de 15 artigos publicados nos últimos 10 anos, indexados no PubMed, Web of Science e EMBASE, que avaliaram modelos de radiômica manual e profunda para detecção e classificação do carcinoma basocelular em dermatoscopia, tomografia de coerência óptica (OCT) e microscopia confocal de reflectância (RCM). A maioria (12 artigos) utilizou dermatoscopia; 2 usaram OCT e 1 usou RCM. Os resultados demonstram o potencial benefício da IA na detecção do CBC, mas os dados são heterogêneos e limitados.

## Limitações

O resumo não informa o tamanho das amostras, as características dos pacientes ou os métodos de validação dos modelos. A heterogeneidade entre as modalidades de imagem e a escassez de estudos em OCT e RCM limitam a generalização dos achados. Não são apresentadas métricas de desempenho nem comparações com diagnóstico humano.

## Aplicação no consultório

A incorporação da IA na detecção do carcinoma basocelular ainda é experimental e não substitui a avaliação clínica e dermatoscópica. O médico deve manter o julgamento clínico como padrão e considerar a IA como ferramenta auxiliar futura. Para a gestão do consultório, investimentos em tecnologias de imagem e capacitação podem ser planejados, mas com cautela diante da evidência limitada. Acompanhar as atualizações científicas é essencial para decisões informadas.

## Perguntas para aprofundar

- Qual é a acurácia diagnóstica da inteligência artificial na detecção do carcinoma basocelular em dermatoscopia?
- Como a inteligência artificial pode auxiliar na classificação de subtipos de carcinoma basocelular?
- Quais são as limitações atuais para a implementação clínica da IA na dermatologia?

Tema: IA em dermatologia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-dermatologia/a-inteligencia-artificial-e-eficaz-na-deteccao-e-classificacao-do-carcinoma/

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