# A radiômica e a inteligência artificial são eficazes para prever a consistência dos tumores neuroendócrinos hipofisários?

> Sim, a radiômica e a inteligência artificial mostram potencial para prever a consistência dos tumores neuroendócrinos hipofisários, com acurácia agregada de 84%, sensibilidade de 86%, especificidade de 78% e área sob a curva de 0,91. No entanto, a heterogeneidade metodológica, a subjetividade dos padrões de referência e a ausência de validação externa limitam a generalização dos resultados.

Estudo citado: Ocampo-Navia MI, Agudelo-Arrieta M, Marín-Navas F, Taub-Krivoy A, Perez-Mendez W, Arana-Isaac N et al.. Radiomics and artificial intelligence for predicting pituitary neuroendocrine tumor consistency: a systematic review and meta-analysis. Neurosurgical review. 2025. DOI: https://doi.org/10.1007/s10143-025-03947-7. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41387657/

## Resposta

Os tumores neuroendócrinos hipofisários (PitNETs) correspondem a aproximadamente 16% dos tumores cerebrais primários. A consistência tumoral, se mole ou dura, influencia diretamente a estratégia cirúrgica, a extensão da ressecção e o risco de complicações. Nesse contexto, métodos de imagem avançados têm sido investigados para auxiliar o planejamento pré-operatório.

Esta revisão sistemática com meta-análise avaliou o uso de radiômica e algoritmos de inteligência artificial para prever a consistência dos PitNETs. Foram incluídos nove estudos, totalizando 935 pacientes, dos quais 67,8% apresentavam tumores moles e 32,2% tumores duros. Os modelos de radiômica, utilizando protocolos variados de ressonância magnética e principalmente segmentação manual, selecionaram em média 10,4 características a partir de 691,8 extraídas.

O desempenho diagnóstico agrupado mostrou acurácia de 84%, sensibilidade de 86%, especificidade de 78% e área sob a curva de 0,91. Esses achados sugerem que a abordagem pode auxiliar na predição pré-operatória da consistência tumoral, potencialmente contribuindo para o planejamento cirúrgico e a redução de complicações.

Entretanto, foi observada heterogeneidade considerável (I² de até 100%), atribuída a diferenças na aquisição de imagens de ressonância magnética, nos métodos de segmentação e nas definições subjetivas de consistência tumoral. Além disso, nenhum dos estudos incluídos realizou validação externa, o que compromete a generalização dos resultados para a prática clínica.

Diante disso, os autores concluem que a radiômica e a inteligência artificial demonstram potencial, mas a implementação clínica requer protocolos de imagem padronizados e validação multicêntrica antes de sua incorporação rotineira.

## O que o estudo mostrou

Trata-se de uma revisão sistemática com meta-análise que incluiu nove estudos e 935 pacientes com tumores neuroendócrinos hipofisários, sendo 67,8% com tumores moles e 32,2% com tumores duros. Os modelos de radiômica e inteligência artificial, usando diversos protocolos de ressonância magnética e principalmente segmentação manual, selecionaram em média 10,4 características de 691,8 extraídas. O desempenho diagnóstico agrupado foi: acurácia de 84%, sensibilidade de 86%, especificidade de 78% e área sob a curva de 0,91. Foi observada heterogeneidade considerável (I² de até 100%) e nenhum estudo realizou validação externa.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre o desenho individual dos estudos incluídos, mas aponta limitações importantes: heterogeneidade metodológica considerável (I² de até 100%) devido a diferenças nos protocolos de aquisição de ressonância magnética, nos métodos de segmentação e nas definições subjetivas de consistência tumoral. Além disso, nenhum dos estudos realizou validação externa, o que restringe a generalização dos resultados. O resumo também não informa sobre possíveis vieses de publicação ou características específicas das populações estudadas.

## Aplicação no consultório

Para o médico que atende pacientes com tumores neuroendócrinos hipofisários, os achados indicam que a radiômica e a inteligência artificial podem, no futuro, auxiliar na predição pré-operatória da consistência tumoral, contribuindo para o planejamento cirúrgico e a redução de complicações. No entanto, a ausência de validação externa e a heterogeneidade metodológica impedem a aplicação clínica imediata. No consultório, é importante discutir com a equipe multidisciplinar que essas ferramentas ainda são experimentais e que a decisão cirúrgica deve se basear em métodos consolidados. A gestão do consultório pode considerar o acompanhamento das pesquisas e a eventual incorporação futura de protocolos padronizados de imagem.

## Perguntas para aprofundar

- Quais são os principais desafios metodológicos para a implementação clínica da radiômica na predição da consistência dos tumores hipofisários?
- Como a heterogeneidade dos protocolos de ressonância magnética afeta o desempenho dos modelos de inteligência artificial?
- Qual o impacto potencial da predição da consistência tumoral no planejamento cirúrgico e nos resultados dos pacientes?

Tema: IA em oncologia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-oncologia/a-radiomica-e-a-inteligencia-artificial-sao-eficazes-para-prever-a-consistencia/

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