IA em dermatologia

A inteligência artificial é útil na reconstrução mamária para prever complicações e orientar o manejo perioperatório?

Resposta

A revisão sistemática avaliou o papel da inteligência artificial na reconstrução mamária, partindo da premissa de que modelos preditivos aprendem padrões de desfechos indesejáveis em um conjunto de dados e, a partir deles, podem apoiar algoritmos de decisão voltados a evitar resultados negativos. A busca foi conduzida em agosto de 2022, seguindo as diretrizes Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, nas bases MEDLINE, EMBASE, SCOPUS e Google Scholar.

Após a remoção de duplicatas, 23 estudos foram triados em texto completo e doze preencheram os critérios de inclusão. Os algoritmos de aprendizado de máquina foram aplicados a temas como dor neuropática, diagnóstico de linfedema, falha de retalho abdominal microvascular, complicações da área doadora associadas ao retalho Transverse Rectus Abdominis com preservação muscular, complicações cirúrgicas, toxicidade financeira e desfechos relatados pelos pacientes após cirurgia mamária.

Segundo o resumo, esses modelos demonstraram que a inteligência artificial é uma ferramenta útil para prever com precisão os resultados dos pacientes. Além disso, um dos estudos utilizou tecnologia de visão computacional para auxiliar na detecção da artéria perfurante epigástrica inferior profunda no planejamento do retalho, reduzindo consideravelmente o tempo pré-operatório em comparação à identificação manual.

Os autores concluem que, na reconstrução mamária, a inteligência artificial pode auxiliar o cirurgião ao otimizar o aconselhamento perioperatório dos pacientes na predição de desfechos negativos, permitindo a execução oportuna de intervenções e reduzindo o fardo pós-operatório, o que leva à obtenção dos melhores resultados e à melhora da satisfação dos pacientes.

Para o médico, o texto posiciona a inteligência artificial como apoio à decisão e ao planejamento, e não como substituta do julgamento clínico. O resumo não detalha o desempenho individual dos modelos, o tamanho das amostras ou o desenho dos estudos primários incluídos.

O que o estudo mostrou

Trata-se de uma revisão sistemática conduzida em agosto de 2022 conforme as diretrizes Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, com busca em MEDLINE, EMBASE, SCOPUS e Google Scholar. Após remoção de duplicatas, 23 estudos foram triados em texto completo e doze preencheram os critérios de inclusão. Os algoritmos de aprendizado de máquina foram aplicados à dor neuropática, ao diagnóstico de linfedema, à falha de retalho abdominal microvascular, às complicações da área doadora no retalho Transverse Rectus Abdominis com preservação muscular, às complicações cirúrgicas, à toxicidade financeira e aos desfechos relatados pelos pacientes, mostrando-se úteis para prever resultados. Um estudo usou visão computacional para auxiliar na detecção da artéria perfurante epigástrica inferior profunda no planejamento do retalho, reduzindo o tempo pré-operatório frente à identificação manual.

Limitações

O resumo não informa o número total de pacientes, o desenho dos estudos primários incluídos, as métricas de desempenho dos modelos nem a presença de viés de publicação. Também não detalha heterogeneidade entre os estudos ou validação externa dos algoritmos. Assim, o resumo permite concluir apenas que a inteligência artificial foi descrita como útil nesses contextos, sem quantificar sua acurácia ou seu impacto clínico.

Aplicação no consultório

Na prática, o cirurgião pode considerar o uso de modelos preditivos como apoio ao aconselhamento perioperatório, discutindo riscos de dor neuropática, linfedema, falha de retalho e complicações cirúrgicas de forma mais individualizada, além de antecipar intervenções oportunas. A visão computacional no planejamento do retalho pode contribuir para reduzir o tempo pré-operatório. Para a gestão do consultório, isso implica avaliar a incorporação dessas ferramentas na rotina e na organização do tempo cirúrgico, sem substituir o julgamento clínico.

Estudo citado

The usefulness of artificial intelligence in breast reconstruction: a systematic review. Breast cancer (Tokyo, Japan), 2024.
Autores: Maita KC, Avila FR, Torres-Guzman RA, Garcia JP, De Sario Velasquez GD, Borna S, Brown SA, Haider CR, Ho OS, Forte AJ.
DOI: 10.1007/s12282-024-01582-6 · PubMed: PMID 38619786

Perguntas para aprofundar

• Como modelos de aprendizado de máquina podem apoiar o aconselhamento perioperatório em reconstrução mamária?
• Qual o papel da visão computacional na detecção de vasos perfurantes para planejamento de retalho?
• Quais desfechos da reconstrução mamária já foram alvo de modelos preditivos por inteligência artificial?

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