# A radiômica e o aprendizado profundo são precisos para diferenciar tumores de partes moles benignos e malignos?

> Sim. Esta revisão sistemática e meta-análise com 21 estudos e 3866 pacientes mostrou sensibilidade combinada de 0.84 e especificidade de 0.88 para distinguir tumores de partes moles benignos e malignos usando radiômica e aprendizado profundo. O desenho do estudo e a região de interesse foram fatores significativos de heterogeneidade.

Estudo citado: Dai X, Zhao B, Zang J, Wang X, Liu Z, Sun T et al.. Diagnostic Performance of Radiomics and Deep Learning to Identify Benign and Malignant Soft Tissue Tumors: A Systematic Review and Meta-analysis. Academic radiology. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2024.03.033. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38614826/

## Resposta

A revisão sistemática com meta-análise avaliou o desempenho diagnóstico da radiômica e do aprendizado profundo (DL) na diferenciação entre tumores de partes moles (STTs) benignos e malignos. Foram incluídos 21 estudos, totalizando 3866 pacientes, dos quais 13 estudos com conjuntos de teste/validação independentes entraram na análise quantitativa. A qualidade metodológica foi avaliada pelo sistema Radiomics Quality Score (RQS) 2.0, com média de 21.31, e o risco de viés pelo QUADAS-2.

Os resultados mostraram sensibilidade combinada de 0.84 (IC 95%: 0.76-0.89) e especificidade combinada de 0.88 (IC 95%: 0.69-0.96). A meta-regressão e as análises de subgrupo identificaram que o desenho do estudo e a região/volume de interesse foram fatores significativos para a heterogeneidade (P < 0.05). Não foi observada viés de publicação pela assimetria do gráfico de funil de Deeks.

Os autores concluem que a radiômica e o DL podem distinguir com precisão tumores de partes moles benignos e malignos. No entanto, ressaltam que pesquisas futuras devem concentrar-se em aprimorar o rigor dos desenhos de estudo, realizar validações prospectivas multicêntricas, ampliar a interpretabilidade dos modelos de DL e integrar dados multimodais para elevar a acurácia diagnóstica e a utilidade clínica na avaliação de tumores de partes moles.

Para o médico, esses achados sugerem que as ferramentas de radiômica e DL são promissoras como apoio diagnóstico, mas ainda carecem de validação prospectiva multicêntrica e maior interpretabilidade antes da incorporação rotineira. A heterogeneidade associada ao desenho do estudo e à região de interesse indica que a padronização metodológica é essencial para resultados confiáveis.

A aplicação clínica deve considerar que o resumo não detalha características específicas dos modelos, como arquiteturas de DL ou conjuntos de dados utilizados, limitando a generalização imediata. Assim, a implementação na prática exige cautela e avaliação crítica das evidências disponíveis.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática e meta-análise de 21 estudos (3866 pacientes) sobre radiômica e aprendizado profundo no diagnóstico de tumores de partes moles. Treze estudos com conjuntos de teste/validação independentes foram incluídos na análise quantitativa. A sensibilidade combinada foi 0.84 (IC 95%: 0.76-0.89) e a especificidade combinada 0.88 (IC 95%: 0.69-0.96). O desenho do estudo e a região/volume de interesse foram fatores significativos de heterogeneidade (P < 0.05). Não houve viés de publicação.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre as características dos estudos incluídos, como distribuição por modalidade de imagem ou tipo de patologia, nem sobre a população específica. A heterogeneidade significativa associada ao desenho do estudo e à região de interesse limita a generalização dos resultados. A qualidade metodológica média pelo RQS foi 21.31, mas não são fornecidos intervalos ou comparações. A ausência de validação prospectiva multicêntrica é apontada como limitação pelos autores.

## Aplicação no consultório

Os achados apoiam a consideração da radiômica e do aprendizado profundo como ferramentas auxiliares na diferenciação de tumores de partes moles, mas a implementação na prática clínica requer cautela devido à heterogeneidade metodológica e à necessidade de validação prospectiva. No consultório, o médico deve avaliar criticamente a qualidade dos estudos antes de adotar essas tecnologias, priorizando aqueles com desenho robusto e validação independente. A gestão pode incluir o acompanhamento de diretrizes e a participação em estudos multicêntricos para consolidar a evidência.

## Perguntas para aprofundar

- Qual o impacto da região de interesse na heterogeneidade dos estudos de radiômica em tumores de partes moles?
- Como o desenho do estudo influencia a acurácia diagnóstica da radiômica e do aprendizado profundo?
- Quais são as limitações atuais para a implementação clínica da radiômica no diagnóstico de tumores de partes moles?

Tema: Ética, viés e explicabilidade da IA em saúde. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-etica-vies/a-radiomica-e-o-aprendizado-profundo-sao-precisos-para-diferenciar-tumores-de/

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