# Qual é a acurácia da inteligência artificial no diagnóstico endoscópico do câncer gástrico precoce?

> Uma revisão sistemática com meta-análise de 12 estudos retrospectivos (n=11.685) mostrou que a inteligência artificial, na análise de imagens endoscópicas, apresenta sensibilidade de 0,86 e especificidade de 0,90 para o diagnóstico de câncer gástrico precoce, com área sob a curva de 0,94, sugerindo bom desempenho diagnóstico.

Estudo citado: Chen PC, Lu YR, Kang YN, Chang CC. The Accuracy of Artificial Intelligence in the Endoscopic Diagnosis of Early Gastric Cancer: Pooled Analysis Study. Journal of medical Internet research. 2022. DOI: https://doi.org/10.2196/27694. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35576561/

## Resposta

O câncer gástrico precoce é desafiador de identificar na endoscopia habitual, e a inteligência artificial (IA) tem sido estudada como ferramenta de apoio. Esta revisão sistemática com meta-análise avaliou a acurácia diagnóstica de sistemas de IA na detecção de câncer gástrico precoce a partir de imagens endoscópicas.

Foram incluídos 12 estudos retrospectivos caso-controle, totalizando 11.685 casos. A qualidade dos estudos foi avaliada pelo instrumento revisado Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies. A análise estatística utilizou modelo bivariado de efeitos mistos e construiu curvas ROC resumo e hierárquica.

Os resultados agrupados mostraram sensibilidade de 0,86 (IC 95% 0,75-0,92) e especificidade de 0,90 (IC 95% 0,84-0,93). A área sob a curva foi de 0,94, indicando alta capacidade discriminatória. Análises de sensibilidade restritas a estudos com máquinas de vetores de suporte e imagem de banda estreita mostraram resultados mais consistentes.

Os autores concluem que a IA pode auxiliar no diagnóstico do câncer gástrico precoce, mas a combinação ideal de técnicas de imagem e algoritmos permanece indefinida. Novos estudos comparando modelos são necessários para esclarecer qual configuração oferece melhor desempenho na prática clínica.

A revisão foi registrada no PROSPERO (CRD42020193223) e publicada no Journal of Medical Internet Research em 2022. O resumo não informa dados sobre custo-efetividade ou impacto clínico direto, limitando a extrapolação para recomendações práticas imediatas.

## O que o estudo mostrou

Trata-se de uma revisão sistemática com meta-análise de 12 estudos retrospectivos caso-controle (n=11.685) que avaliaram a acurácia da IA no diagnóstico endoscópico de câncer gástrico precoce. A sensibilidade agrupada foi 0,86 (IC 95% 0,75-0,92) e a especificidade 0,90 (IC 95% 0,84-0,93), com área sob a curva de 0,94. Análises de sensibilidade de estudos com máquinas de vetores de suporte e imagem de banda estreita mostraram resultados mais consistentes.

## Limitações

O resumo não informa limitações explícitas, mas todos os estudos incluídos eram retrospectivos caso-controle, o que pode introduzir viés de seleção. A heterogeneidade entre algoritmos e técnicas de imagem não foi detalhada. A ausência de estudos prospectivos e de dados sobre desfechos clínicos limita a generalização dos achados.

## Aplicação no consultório

Os achados sugerem que a IA pode ser uma ferramenta auxiliar na endoscopia para identificar câncer gástrico precoce, mas ainda não substitui o julgamento clínico. No consultório, o médico deve considerar a IA como suporte diagnóstico, não como padrão isolado. A implementação requer validação local e treinamento, e a gestão do consultório pode se beneficiar de parcerias com serviços de endoscopia que utilizem sistemas validados.

## Perguntas para aprofundar

- Como a inteligência artificial pode auxiliar na detecção de câncer gástrico precoce em exames endoscópicos?
- Quais são as limitações dos estudos sobre IA no diagnóstico de câncer gástrico precoce?
- A IA já está pronta para uso rotineiro na endoscopia digestiva alta?

Tema: IA em oncologia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-oncologia/qual-e-a-acuracia-da-inteligencia-artificial-no-diagnostico-endoscopico-do/

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