# Redes neurais profundas podem detectar e classificar lesões em imagens clínicas na oftalmologia, dermatologia e medicina oral com desempenho comparável ao humano? > Sim, segundo revisão sistemática com 60 estudos, modelos de IA mostraram alta acurácia, sensibilidade e especificidade, com resultados equivalentes aos comparadores humanos na maioria dos casos. A reprodutibilidade em prática real é apontada como ponto crítico, e os desenhos de estudo vêm melhorando progressivamente. Estudo citado: Gomes RFT, Schuch LF, Martins MD, Honório EF, de Figueiredo RM, Schmith J et al.. Use of Deep Neural Networks in the Detection and Automated Classification of Lesions Using Clinical Images in Ophthalmology, Dermatology, and Oral Medicine-A Systematic Review. Journal of digital imaging. 2023. DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-023-00775-3. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36650299/ ## Resposta A revisão sistemática analisou a aplicação de redes neurais artificiais e aprendizado profundo na detecção e classificação automatizada de lesões a partir de imagens clínicas em oftalmologia, dermatologia e medicina oral, comparando com o desempenho humano. Foram incluídos 60 estudos, com busca em quatro bases de dados seguindo a abordagem PRISMA 2020. Os resultados mostram que o interesse pelo tema aumentou, especialmente nos últimos 3 anos. Os modelos de IA apresentaram desempenho promissor, com alta acurácia, sensibilidade e especificidade, e na maioria dos estudos os desfechos foram equivalentes aos comparadores humanos. Isso sugere potencial para apoiar o diagnóstico nessas especialidades. No entanto, a reprodutibilidade do desempenho dos modelos na prática real foi relatada como um ponto crítico. Ou seja, os bons resultados em ambientes controlados podem não se traduzir automaticamente em desempenho semelhante no dia a dia clínico, o que exige validação e monitoramento contínuos. Os autores destacam que os desenhos de estudo e os resultados têm melhorado progressivamente, e que recursos de IA têm potencial para contribuir em diversas áreas da saúde. A incorporação na rotina é provável nos próximos anos, contribuindo para a precisão e redução do tempo do processo diagnóstico. Para o médico, a mensagem é que a tecnologia é promissora, mas ainda requer avaliação cuidadosa antes de adoção ampla. A revisão não fornece detalhes sobre amostras ou limitações específicas de cada estudo, o que reforça a necessidade de cautela na interpretação. ## O que o estudo mostrou Trata-se de uma revisão sistemática com 60 estudos incluídos, que buscou em quatro bases de dados artigos sobre uso de IA para diagnóstico de lesões em oftalmologia, dermatologia e medicina oral. A análise quantitativa e qualitativa mostrou que os modelos de IA têm desempenho promissor, com alta acurácia, sensibilidade e especificidade, e na maioria dos estudos os resultados foram equivalentes aos comparadores humanos. A reprodutibilidade na prática real foi apontada como ponto crítico. ## Limitações O resumo não informa as limitações específicas dos estudos incluídos, nem detalhes sobre amostras, desenhos ou vieses. A heterogeneidade entre as áreas e a falta de dados sobre validação externa e reprodutibilidade em cenários reais limitam a generalização dos achados. O resumo também não fornece métricas detalhadas de desempenho. ## Aplicação no consultório Na prática clínica, os achados sugerem que ferramentas de IA podem auxiliar na triagem e classificação de lesões, mas ainda não substituem o julgamento médico. Para a gestão do consultório, é importante avaliar a validação local dos modelos, a integração com sistemas de imagem e a necessidade de treinamento da equipe. A adoção deve ser cautelosa, com monitoramento de desempenho e consideração de aspectos éticos e regulatórios. ## Perguntas para aprofundar - Qual é o desempenho real de modelos de IA na detecção de lesões oculares em comparação com especialistas humanos? - Como a reprodutibilidade dos modelos de IA pode ser verificada na prática clínica diária? - Quais são os principais desafios para incorporar ferramentas de IA no consultório de oftalmologia, dermatologia e medicina oral? Tema: IA em oftalmologia e retinopatia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-oftalmologia/redes-neurais-profundas-podem-detectar-e-classificar-lesoes-em-imagens-clinicas/ Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.