# A inteligência artificial é útil no diagnóstico de lesões pré-cancerosas e cancerosas de cabeça e pescoço?

> Uma revisão sistemática identificou evidências iniciais de que métodos de aprendizado de máquina supervisionado podem auxiliar no diagnóstico de algumas lesões orais potencialmente malignas e malignas, com acurácia entre 79% e 100%, mas a qualidade geral da evidência é baixa e há alto risco de viés, limitando conclusões definitivas.

Estudo citado: Mahmood H, Shaban M, Indave BI, Santos-Silva AR, Rajpoot N, Khurram SA. Use of artificial intelligence in diagnosis of head and neck precancerous and cancerous lesions: A systematic review. Oral oncology. 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.oraloncology.2020.104885. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32674040/

## Resposta

A revisão sistemática analisou a aplicação e a acurácia diagnóstica de métodos de inteligência artificial (IA) na detecção e graduação de lesões potencialmente malignas e cancerosas de cabeça e pescoço, utilizando imagens de lâminas inteiras (WSI) de tecidos humanos. Foram incluídos 11 estudos que empregaram técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, além de heurísticas, para analisar características histológicas específicas.

Os estudos abordaram displasia epitelial oral, fibrose submucosa oral, carcinoma de células escamosas oral e carcinoma de células escamosas orofaríngeo. A maioria utilizou conjuntos de dados unicêntricos com pequenas subimagens dentro das WSI, e a acurácia relatada variou de 79% a 100%.

Apesar dos resultados promissores, a qualidade da evidência é baixa, com alto risco de viés na maioria dos estudos, o que provavelmente superestimou as taxas de acurácia. Os autores destacam a necessidade de desenvolver técnicas de aprendizado profundo de última geração em pesquisas futuras em cabeça e pescoço.

Para o médico, esses achados sugerem que a IA pode vir a ser uma ferramenta auxiliar no diagnóstico, mas ainda não está pronta para uso clínico rotineiro. A aplicação no consultório deve ser cautelosa, aguardando estudos mais robustos e validação externa.

A revisão reforça a importância de se avaliar criticamente a literatura sobre IA em patologia, considerando limitações metodológicas e a necessidade de padronização antes de incorporar essas tecnologias na prática clínica.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática que analisou 11 estudos, de 315 registros identificados, sobre o uso de IA no diagnóstico de lesões pré-cancerosas e cancerosas de cabeça e pescoço com imagens de lâminas inteiras. A maioria usou aprendizado supervisionado e não supervisionado, com acurácia entre 79% e 100% em conjuntos de dados unicêntricos contendo de 40 a 270 imagens. As lesões mais estudadas foram fibrose submucosa oral (5 estudos) e carcinoma de células escamosas oral (4 estudos).

## Limitações

A qualidade geral da evidência é baixa, com alto risco de viés na maioria dos estudos, o que provavelmente superestimou as taxas de acurácia. Os estudos utilizaram amostras pequenas e conjuntos de dados unicêntricos, limitando a generalização. O resumo não informa detalhes sobre a população de pacientes ou critérios de inclusão específicos.

## Aplicação no consultório

Os achados ainda não permitem incorporar a IA na rotina diagnóstica de lesões de cabeça e pescoço. O médico deve manter o diagnóstico baseado em histopatologia convencional e considerar a IA como ferramenta experimental. No consultório, é importante acompanhar a evolução das pesquisas e avaliar criticamente novas tecnologias antes de adotá-las, priorizando a segurança do paciente e a qualidade do diagnóstico.

## Perguntas para aprofundar

- Qual é a acurácia da inteligência artificial no diagnóstico de carcinoma de células escamosas oral?
- Quais são as limitações metodológicas dos estudos sobre IA em patologia de cabeça e pescoço?
- Como a IA pode auxiliar na graduação de displasia epitelial oral?

Tema: IA em patologia digital. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-patologia-digital/a-inteligencia-artificial-e-util-no-diagnostico-de-lesoes-pre-cancerosas-e/

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