# A inteligência artificial é útil para diferenciar carcinoma folicular de tireoide de adenoma folicular?

> Sim, a inteligência artificial mostra acurácia diagnóstica promissora para diferenciar carcinoma folicular de tireoide de adenoma folicular, com sensibilidade agrupada de 0,73 e especificidade de 0,87. Estudos com conjuntos de teste maiores que 1000 casos e validação cruzada apresentaram melhor desempenho.

Estudo citado: Wu D, Sun C, Hou Y, Sun J, Zhang X, Zhang Y. The diagnostic value of artificial intelligence in differentiating follicular thyroid cancer from follicular thyroid adenoma: A meta-analysis. Medicine. 2025. DOI: https://doi.org/10.1097/MD.0000000000044745. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41054178/

## Resposta

A meta-análise avaliou o valor diagnóstico da inteligência artificial (IA) na diferenciação entre carcinoma folicular de tireoide (FTC) e adenoma folicular (FTA), comparando com o padrão-ouro histopatológico. Foram incluídos 7 estudos com 3163 neoplasias foliculares, sendo 1876 adenomas e 1287 carcinomas. A sensibilidade agrupada foi de 0,73 e a especificidade de 0,87, indicando que a IA pode auxiliar na distinção pré-operatória, mas com limitações.

A razão de verossimilhança positiva agrupada foi de 6,19 e a negativa de 0,28. A razão de chances diagnóstica foi de 22,81 e a área sob a curva de 0,94, sugerindo bom desempenho global. A meta-regressão identificou que o tamanho do conjunto de teste e o ano de publicação foram fontes significativas de heterogeneidade, enquanto a estratégia de validação não mostrou associação significativa.

Análises de subgrupo revelaram que estudos com conjunto de teste maior que 1000 casos tiveram acurácia superior àqueles com menos de 1000 casos. Além disso, a validação cruzada proporcionou melhor desempenho do que a validação holdout. Esses achados sugerem que o desempenho da IA pode variar conforme o desenho do estudo e a estratégia de validação empregada.

Apesar dos resultados promissores, a heterogeneidade entre os estudos e o número limitado de publicações incluídas exigem cautela na interpretação. O resumo não informa detalhes sobre as populações dos estudos, os tipos de modelos de IA ou os critérios de inclusão. Portanto, a aplicação clínica rotineira da IA para essa finalidade ainda requer validação adicional em cenários diversos.

Para o médico, a IA pode ser uma ferramenta auxiliar na avaliação de nódulos tireoidianos com citologia indeterminada, mas não substitui o julgamento clínico e a histopatologia. A incorporação na prática deve considerar a qualidade dos dados locais e a necessidade de validação institucional antes de adotar sistemas de apoio à decisão.

## O que o estudo mostrou

Trata-se de uma meta-análise de 7 estudos que avaliou a acurácia diagnóstica da inteligência artificial na diferenciação entre carcinoma folicular de tireoide e adenoma folicular, usando histopatologia como referência. Foram analisadas 3163 neoplasias foliculares (1876 adenomas e 1287 carcinomas). A sensibilidade agrupada foi de 0,73 (IC 95%: 0,70-0,75) e a especificidade de 0,87 (IC 95%: 0,86-0,89). A razão de verossimilhança positiva foi de 6,19 (IC 95%: 3,92-9,79) e a negativa de 0,28 (IC 95%: 0,17-0,46). A razão de chances diagnóstica foi de 22,81 (IC 95%: 10,17-51,16) e a área sob a curva de 0,94. Estudos com conjunto de teste maior que 1000 casos e validação cruzada mostraram melhor desempenho.

## Limitações

O resumo não informa as características detalhadas dos estudos incluídos, como critérios de seleção, tipos de modelos de IA ou características das amostras. O número de estudos é pequeno (7) e há heterogeneidade significativa associada ao tamanho do conjunto de teste e ao ano de publicação. A validação externa em diferentes populações e a padronização dos métodos ainda são necessárias. O resumo também não informa sobre possíveis vieses de publicação ou qualidade metodológica dos estudos originais.

## Aplicação no consultório

A IA pode ser considerada como ferramenta auxiliar na avaliação de nódulos tireoidianos com citologia indeterminada, especialmente em casos de suspeita de neoplasia folicular. No entanto, a decisão clínica deve permanecer baseada em dados clínicos, ultrassonográficos e, quando indicado, histopatológicos. Para a gestão do consultório, é importante avaliar a disponibilidade e a validação local dessas ferramentas antes de incorporá-las à rotina, além de considerar custos e treinamento da equipe. A IA não substitui o julgamento médico e não deve ser usada isoladamente para indicar cirurgia.

## Perguntas para aprofundar

- Qual é o desempenho da inteligência artificial na diferenciação entre carcinoma folicular e adenoma de tireoide em comparação com a citologia?
- Como o tamanho do conjunto de teste influencia a acurácia da inteligência artificial no diagnóstico de neoplasias foliculares de tireoide?
- A validação cruzada é superior à validação holdout em estudos de inteligência artificial para diagnóstico de câncer de tireoide?

Tema: IA em patologia digital. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-patologia-digital/a-inteligencia-artificial-e-util-para-diferenciar-carcinoma-folicular-de/

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