# As redes adversariais generativas (GANs) já têm aplicação prática comprovada em cirurgia plástica?

> A revisão sistemática identificou sete estudos que aplicam GANs em cirurgia plástica, principalmente em craniofacial, com usos propostos como reconhecimento facial, estimativa de queimaduras, predição de cicatrizes e escore de anomalias pós-reconstrução mamária. Os autores concluem que as GANs são promissoras, mas exigem padronização de relato e atenção à diversidade dos conjuntos de dados.

Estudo citado: Zargaran A, Sousi S, Glynou SP, Mortada H, Zargaran D, Mosahebi A. A systematic review of generative adversarial networks (GANs) in plastic surgery. Journal of plastic, reconstructive & aesthetic surgery : JPRAS. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bjps.2024.04.007. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38996662/

## Resposta

As redes adversariais generativas (GANs) são uma arquitetura de aprendizado profundo baseada na teoria dos jogos de soma zero, na qual dois redes neurais opostas trabalham em conjunto: um gerador e um discriminador. O gerador produz dados falsos realistas a partir de dados reais, e o discriminador avalia a autenticidade. Segundo o resumo, essa ferramenta é potente para gerar conjuntos realistas de dados sintéticos de pacientes e pode transformar a pesquisa.

A revisão sistemática avaliou a escala e o escopo das aplicações de GANs na cirurgia plástica e propôs uma estrutura para seu uso e avaliação nas subespecialidades. Os autores seguiram as diretrizes Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses e buscaram estudos publicados entre 2014 e 2022 em PubMed, Embase, PsychInfo, Scopus e Google Scholar, com triagem por três revisores independentes.

Dos 70 estudos capturados pela busca, sete atenderam aos critérios. A subespecialidade mais frequente foi a craniofacial, com quatro estudos. Os usos propostos incluíram reconhecimento facial, estimativa de queimaduras, predição de cicatrizes e escore de anomalias após reconstrução pós-câncer de mama. As GANs eram condicionais e treinadas em conjuntos de dados com média de 54.652 ± 112.180 amostras, alguns de origem pública e outros primários.

Os autores concluem que as GANs têm potencial para avançar a cirurgia plástica, apoiadas por aplicações diversas na literatura. Recomendam que os estudos sigam uma estrutura padronizada de relato para consistência e transparência, especialmente quanto aos conjuntos de dados utilizados, para assegurar representação adequada sob a perspectiva de diversidade étnica e cultural.

Embora a criação de GANs exija expertise computacional especializado, os cirurgiões precisam compreender seu desenvolvimento para aproveitar todo o potencial dessa tecnologia no campo emergente da cirurgia plástica computacional e além. O resumo não informa detalhes sobre a qualidade metodológica individual dos estudos incluídos.

## O que o estudo mostrou

Trata-se de uma revisão sistemática conduzida conforme as diretrizes Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses, com busca em PubMed, Embase, PsychInfo, Scopus e Google Scholar de estudos publicados entre 2014 e 2022 e triagem por três revisores independentes. De 70 estudos capturados, sete atenderam aos critérios. A subespecialidade mais comum foi craniofacial (n = 4), e os usos propostos incluíram reconhecimento facial, estimativa de queimaduras, predição de cicatrizes e escore de anomalias pós-reconstrução mamária. As GANs eram condicionais, treinadas em conjuntos com média de 54.652 ± 112.180 amostras, alguns públicos e outros primários.

## Limitações

O resumo não informa a qualidade metodológica individual dos estudos incluídos nem o risco de viés. Também não detalha as limitações dos próprios estudos primários, como heterogeneidade de desfechos ou validação externa. Apenas sete estudos atenderam aos critérios, o que restringe a base de evidência. O resumo não informa dados sobre desempenho clínico comparativo das GANs frente a métodos convencionais.

## Aplicação no consultório

Para o cirurgião plástico, o estudo sinaliza que as GANs ainda estão em fase de pesquisa, com aplicações propostas em reconhecimento facial, estimativa de queimaduras, predição de cicatrizes e escore de anomalias pós-reconstrução mamária. Na prática e na gestão do consultório, isso significa acompanhar a literatura e exigir relato padronizado e transparência sobre os conjuntos de dados antes de incorporar ferramentas computacionais. O resumo não permite indicar uso clínico rotineiro nem definir critérios de aquisição de tecnologia.

## Perguntas para aprofundar

- Como as GANs podem ser aplicadas na predição de cicatrizes em cirurgia plástica?
- Qual é o papel das GANs na estimativa de queimaduras?
- Que estrutura de relato padronizado deve ser seguida em estudos com GANs em cirurgia plástica?

Tema: IA em diagnóstico por imagem e radiologia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-radiologia/as-redes-adversariais-generativas-gans-ja-tem-aplicacao-pratica-comprovada-em/

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