A inteligência artificial é útil para prever o risco de sepse após ureteroscopia flexível em pacientes com litíase renal?
Resposta curta: Sim. A revisão sistemática identificou dois estudos que usaram modelos de inteligência artificial para prever sepse após ureteroscopia flexível, um com parâmetros clínicos e laboratoriais e outro com imagens de tomografia computadorizada pré-operatória. Ambos obtiveram boas medidas de AUC, sensibilidade e especificidade, indicando bom desempenho, embora os autores concluam que mais estudos são necessários.
Resposta
A ureteroscopia flexível é uma técnica cirúrgica minimamente invasiva usada no tratamento da litíase renal. A urosepse pós-operatória é uma complicação rara, porém potencialmente fatal. Os modelos tradicionais de predição desse risco têm acurácia limitada, e os modelos baseados em inteligência artificial são considerados mais promissores.
Esta revisão sistemática teve como objetivo avaliar o uso da inteligência artificial para detectar o risco de sepse em pacientes com litíase renal submetidos à ureteroscopia flexível. A revisão seguiu o PRISMA, com busca nas bases MEDLINE, Embase, Web of Science e Scopus, resultando em 2.496 artigos, dos quais 2 atenderam aos critérios de inclusão.
Os dois estudos incluídos usaram modelos de inteligência artificial para prever o risco de sepse após ureteroscopia flexível. O primeiro, com amostra de 114 pacientes, baseou-se em parâmetros clínicos e laboratoriais. O segundo, com amostra inicial de 132 pacientes, baseou-se em imagens de tomografia computadorizada pré-operatória.
Ambos os estudos obtiveram boas medidas de Area Under the Curve (AUC), sensibilidade e especificidade, demonstrando bom desempenho dos modelos. A conclusão dos autores é que a inteligência artificial oferece múltiplas estratégias efetivas para a estratificação do risco de sepse em pacientes submetidos a procedimentos urológicos para litíase renal, embora sejam necessários mais estudos.
O que o estudo mostrou
Trata-se de uma revisão sistemática conduzida conforme o PRISMA, com busca em MEDLINE, Embase, Web of Science e Scopus, que resultou em 2.496 artigos, dos quais 2 atenderam aos critérios de inclusão. Ambos usaram modelos de inteligência artificial para prever sepse após ureteroscopia flexível: um com 114 pacientes, baseado em parâmetros clínicos e laboratoriais, e outro com amostra inicial de 132 pacientes, baseado em imagens de tomografia computadorizada pré-operatória. Ambos obtiveram boas medidas de AUC, sensibilidade e especificidade.
Limitações
O resumo não informa detalhes sobre o desenho dos estudos incluídos, critérios de referência diagnóstica, risco de viés ou heterogeneidade entre os modelos. Apenas 2 estudos atenderam aos critérios de inclusão, e os próprios autores concluem que mais estudos são necessários. O resumo não permite generalizar os resultados para a prática clínica ampla.
Aplicação no consultório
Os achados sugerem que modelos de inteligência artificial podem apoiar a estratificação do risco de sepse após ureteroscopia flexível, mas, com apenas 2 estudos incluídos e necessidade de mais pesquisas, a aplicação rotineira ainda não está estabelecida. Na gestão do consultório, o médico pode acompanhar a evolução dessas ferramentas e considerar a estratificação de risco como parte do planejamento perioperatório, sem substituir o julgamento clínico.
Estudo citado
Use of artificial intelligence for sepsis risk prediction after flexible ureteroscopy: a systematic review. Revista do Colegio Brasileiro de Cirurgioes, 2023.
Autores: Alves BM, Belkovsky M, Passerotti CC, Artifon ELA, Otoch JP, Cruz JASD.
DOI: 10.1590/0100-6991e-20233561-en · PubMed: PMID 37436288
Perguntas para aprofundar
- Quais parâmetros clínicos e laboratoriais foram usados no modelo de inteligência artificial para prever sepse após ureteroscopia flexível?
- Como os modelos baseados em tomografia computadorizada pré-operatória podem auxiliar na estratificação de risco cirúrgico?
- Quais são as limitações atuais para incorporar modelos de inteligência artificial na prática urológica diária?
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