# A radiômica e a inteligência artificial são promissoras para prever metástase em linfonodo axilar no câncer de mama?

> Sim, a revisão sistemática mostra resultados promissores: para radiômica, a AUC variou de 0,715 a 0,93; para outras técnicas de inteligência artificial, de 0,68 a 0,98. Porém, a validação como substituto da biópsia de linfonodo sentinela ainda requer evidências mais robustas de grandes ensaios randomizados.

Estudo citado: Eldaly AS, Avila FR, Torres-Guzman RA, Maita K, Garcia JP, Serrano LP et al.. Radiomics and Artificial Intelligence in Predicting Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Cancer: A Systematic Review. Current medical imaging. 2023. DOI: https://doi.org/10.2174/1573405618666220822093226. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35996255/

## Resposta

A revisão sistemática investigou o potencial da radiômica e da inteligência artificial na predição de metástase em linfonodo axilar (ALNM) no câncer de mama. A ALNM é o fator prognóstico mais significativo, e a biópsia de linfonodo sentinela (SLNB) é o padrão de estadiamento axilar em pacientes clinicamente negativos, mas pode causar morbidades como dor, alteração sensorial e disfunção motora. O linfedema é o evento adverso mais temido, afetando 7% das pacientes em 36 meses de seguimento.

Os autores realizaram uma busca sistemática em quatro bases de dados (PubMed, Scopus, CINAHL e Web of Science), seguindo as diretrizes PRISMA. Foram incluídos estudos que avaliaram radiômica e outras abordagens de inteligência artificial para prever ALNM. Os resultados para radiômica mostraram AUC entre 0,715 e 0,93, acurácia de 67,7% a 98%, sensibilidade de 70,3% a 97,8% e especificidade de 58,4% a 98,2%. Para outros métodos de IA, a AUC variou de 0,68 a 0,98 e a acurácia de 55% a 89%.

Os achados sugerem que tanto a radiômica quanto a inteligência artificial têm desempenho promissor na predição de ALNM, com valores elevados de AUC em alguns estudos. No entanto, a heterogeneidade dos resultados e a ausência de validação externa robusta limitam a aplicação clínica imediata. Os autores concluem que, para substituir a SLNB, são necessárias evidências mais substanciais de grandes ensaios randomizados.

Do ponto de vista da prática clínica, esses métodos poderiam, no futuro, auxiliar na seleção de pacientes para evitar a SLNB e suas complicações. Contudo, a implementação requer validação adicional e padronização. O resumo não fornece detalhes sobre a população dos estudos, os tipos de imagem utilizados ou as técnicas específicas de IA, o que limita a generalização dos resultados.

## O que o estudo mostrou

Trata-se de uma revisão sistemática que buscou estudos em quatro bases de dados sobre radiômica e inteligência artificial na predição de metástase em linfonodo axilar no câncer de mama. Para radiômica, a AUC variou de 0,715 a 0,93, acurácia de 67,7% a 98%, sensibilidade de 70,3% a 97,8% e especificidade de 58,4% a 98,2%. Para outros métodos de IA, a AUC foi de 0,68 a 0,98 e acurácia de 55% a 89%. O resumo não informa o número de estudos incluídos nem o tamanho amostral total.

## Limitações

O resumo não detalha as características dos estudos incluídos, como desenho, população, tipos de imagem ou técnicas de IA, nem informa o número de artigos analisados. A heterogeneidade dos resultados e a falta de validação em grandes ensaios randomizados impedem conclusões definitivas sobre a substituição da biópsia de linfonodo sentinela. Os autores destacam a necessidade de evidências mais robustas.

## Aplicação no consultório

A radiômica e a IA ainda não estão validadas para substituir a biópsia de linfonodo sentinela na prática clínica. O médico deve manter o estadiamento axilar padrão conforme as diretrizes atuais. Essas ferramentas podem ser consideradas em pesquisa ou em contextos experimentais, mas não para decisões clínicas rotineiras. A gestão do consultório deve focar em acompanhar as evidências e aguardar validação em grandes ensaios randomizados antes de incorporar tais métodos.

## Perguntas para aprofundar

- Qual o desempenho da radiômica na predição de metástase axilar em comparação com a biópsia de linfonodo sentinela?
- Quais são as limitações atuais da inteligência artificial para substituir a biópsia de linfonodo sentinela no câncer de mama?
- Como a radiômica pode auxiliar na seleção de pacientes para evitar a biópsia de linfonodo sentinela?

Tema: IA em dermatologia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-dermatologia/a-radiomica-e-a-inteligencia-artificial-sao-promissoras-para-prever-metastase/

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