# Qual é o potencial real da inteligência artificial, machine learning e deep learning para o clínico que atua em infectologia?

> A revisão narrativa mostra que há evidências de utilidade clínica da IA em diagnóstico laboratorial, análise de imagem, suporte à decisão e gestão de surtos, mas a maioria dos estudos carece de validação no mundo real e de métricas de utilidade clínica. A heterogeneidade e questões éticas limitam a comparabilidade e a aplicação prática imediata.

Estudo citado: Theodosiou AA, Read RC. Artificial intelligence, machine learning and deep learning: Potential resources for the infection clinician. The Journal of infection. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jinf.2023.07.006. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37468046/

## Resposta

A inteligência artificial (IA), o machine learning e o deep learning, incluindo a IA generativa, têm sido cada vez mais investigados no contexto da pesquisa e do manejo de infecções humanas. Esta revisão narrativa sumariza aplicações recentes e potenciais futuras da IA e sua relevância para a prática clínica em infectologia.

Os autores realizaram uma triagem de 1617 resultados do PubMed, priorizando ensaios clínicos, revisões sistemáticas e meta-análises. O foco foi em estudos que utilizaram dados do mundo real coletados prospectivamente com validação clínica, além de pesquisas com potencial translacional, como descoberta de novas drogas e intervenções baseadas no microbioma.

Há alguma evidência de utilidade clínica da IA aplicada a diagnósticos laboratoriais (por exemplo, leitura digital de placas de cultura, diagnóstico de malária, perfil de resistência antimicrobiana), análise de imagens clínicas (por exemplo, diagnóstico de tuberculose pulmonar), ferramentas de suporte à decisão clínica (por exemplo, predição de sepse, prescrição antimicrobiana) e manejo de surtos de saúde pública (por exemplo, COVID-19).

No entanto, a maioria dos estudos até o momento carece de validação no mundo real ou de métricas de utilidade clínica. Há significativa heterogeneidade no desenho e na forma de relato dos estudos, o que limita a comparabilidade. Muitas questões práticas e éticas existem, incluindo transparência dos algoritmos e risco de viés.

Os autores concluem que o interesse e o desenvolvimento de ferramentas baseadas em IA para pesquisa e manejo de infecções estão indiscutivelmente ganhando ritmo, embora a utilidade clínica no mundo real até o momento pareça muito mais modesta.

## O que o estudo mostrou

Trata-se de uma revisão narrativa que triou 1617 resultados do PubMed, priorizando ensaios clínicos, revisões sistemáticas e meta-análises, com foco em estudos com dados prospectivos do mundo real e validação clínica. Foram identificadas evidências de utilidade clínica da IA em diagnóstico laboratorial (leitura digital de placas de cultura, diagnóstico de malária, perfil de resistência antimicrobiana), análise de imagem (tuberculose pulmonar), suporte à decisão (predição de sepse, prescrição antimicrobiana) e gestão de surtos (COVID-19). A maioria dos estudos, porém, carece de validação no mundo real ou de métricas de utilidade clínica, e há grande heterogeneidade de desenho e relato.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre a amostra de estudos incluídos, nem sobre a qualidade metodológica dos mesmos. Por ser uma revisão narrativa, não há meta-análise ou avaliação sistemática do risco de viés. A heterogeneidade dos estudos limita a comparabilidade e a generalização dos achados. Além disso, a maioria dos estudos carece de validação no mundo real, o que restringe conclusões sobre a utilidade clínica efetiva.

## Aplicação no consultório

O clínico deve reconhecer que ferramentas de IA para infectologia estão em desenvolvimento, mas a maioria ainda não tem validação robusta para uso rotineiro. Na prática, é prudente não adotar tais ferramentas sem evidências de utilidade clínica e sem considerar questões éticas, como transparência e viés. Para a gestão do consultório, isso significa cautela na incorporação de tecnologias e priorização de ferramentas com validação clínica comprovada. O médico pode acompanhar a evolução da área, mas deve manter o julgamento clínico como central.

## Perguntas para aprofundar

- Quais são as principais aplicações clínicas da inteligência artificial em infectologia atualmente?
- Como avaliar a validade e a utilidade clínica de ferramentas de IA antes de incorporá-las ao consultório?
- Quais são os principais desafios éticos e práticos para o uso de IA na prática infecciosa?

Tema: IA na descoberta de fármacos. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-descoberta-farmacos/qual-e-o-potencial-real-da-inteligencia-artificial-machine-learning-e-deep/

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