# A inteligência artificial é acurada para detectar câncer de laringe na prática clínica?

> Segundo esta revisão sistemática com meta-análise, a inteligência artificial apresentou sensibilidade de 78% e especificidade de 86% na detecção de câncer de laringe, com razão de chances diagnóstica agrupada de 53.77 (IC 95%: 27.38 a 105.62). Modelos baseados em CNN mostraram-se superiores aos não baseados em CNN na análise de imagens e detecção de lesões.

Estudo citado: Alabdalhussein A, Al-Khafaji MH, Al-Busairi R, Al-Dabbagh S, Khan W, Anwar F et al.. Artificial Intelligence in Laryngeal Cancer Detection: A Systematic Review and Meta-Analysis. Current oncology (Toronto, Ont.). 2025. DOI: https://doi.org/10.3390/curroncol32060338. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40558281/

## Resposta

A detecção precoce do câncer de laringe é importante para obter melhores desfechos e preservar a função laríngea. Nesse contexto, ferramentas de inteligência artificial podem agilizar a triagem de lesões laríngeas suspeitas e reduzir o tempo até a intervenção clínica. Esta revisão sistemática com meta-análise reuniu a evidência disponível sobre a acurácia diagnóstica dessas ferramentas.

Os autores incluíram estudos publicados até fevereiro de 2025, com busca sistemática em cinco bases de dados principais. Foram incluídos 15 estudos, totalizando 17,559 pacientes. O risco de viés foi avaliado com a ferramenta QUADAS-2, e a síntese dos dados foi realizada com o programa Meta Disc 1.4.

A meta-análise mostrou que a inteligência artificial apresentou alta sensibilidade (78%) e especificidade (86%), com razão de chances diagnóstica agrupada de 53.77 (IC 95%: 27.38 a 105.62) na detecção de câncer de laringe. Na análise de subgrupos, modelos baseados em CNN foram superiores aos modelos não baseados em CNN tanto na análise de imagens quanto na detecção de lesões.

Os autores concluem que a inteligência artificial pode ser utilizada em cenários do mundo real, considerando sua acurácia diagnóstica, alta sensibilidade e especificidade. Para o médico, isso sinaliza uma tecnologia com potencial de apoio à triagem de lesões suspeitas, embora a decisão clínica permaneça contextualizada ao quadro de cada paciente.

## O que o estudo mostrou

Trata-se de uma revisão sistemática com meta-análise que incluiu 15 estudos e 17,559 pacientes, com busca em cinco bases de dados até fevereiro de 2025 e avaliação de risco de viés pelo QUADAS-2. A inteligência artificial mostrou sensibilidade de 78% e especificidade de 86%, com razão de chances diagnóstica agrupada de 53.77 (IC 95%: 27.38 a 105.62). Modelos baseados em CNN foram superiores aos não baseados em CNN na análise de imagens e detecção de lesões.

## Limitações

O resumo não detalha as limitações individuais dos estudos incluídos, a heterogeneidade entre eles nem as características das populações e dos modelos avaliados. Também não informa como os estudos foram conduzidos em termos de fluxo diagnóstico. Essas lacunas limitam a generalização direta dos achados para qualquer serviço ou contexto clínico específico.

## Aplicação no consultório

Os achados apoiam a compreensão de que ferramentas de inteligência artificial podem auxiliar na triagem de lesões laríngeas suspeitas, com sensibilidade e especificidade relevantes. Na gestão do consultório, isso pode orientar a organização do fluxo de avaliação de pacientes com lesões suspeitas e a priorização de encaminhamentos. A decisão de incorporar essas ferramentas deve considerar o contexto local, a validação dos modelos e a integração com o julgamento clínico.

## Perguntas para aprofundar

- Quais modelos de inteligência artificial apresentam melhor desempenho na detecção de câncer de laringe?
- Como a inteligência artificial pode apoiar a triagem de lesões laríngeas suspeitas no consultório?
- Quais são as limitações da evidência sobre inteligência artificial no diagnóstico de câncer de laringe?

Tema: IA em oncologia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-oncologia/a-inteligencia-artificial-e-acurada-para-detectar-cancer-de-laringe-na-pratica/

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