# Qual é o estado da arte da inteligência artificial em oncologia musculoesquelética e quais as implicações para a prática clínica?

> Uma revisão sistemática identificou 252 artigos sobre inteligência artificial em oncologia musculoesquelética, a maioria provas de conceito. Apenas o índice automatizado de cintilografia óssea para quantificação de metástases ósseas foi traduzido para fluxos clínicos em algumas regiões. A integração de dados clínicos, de imagem e moleculares é necessária para avanços.

Estudo citado: Li MD, Ahmed SR, Choy E, Lozano-Calderon SA, Kalpathy-Cramer J, Chang CY. Artificial intelligence applied to musculoskeletal oncology: a systematic review. Skeletal radiology. 2022. DOI: https://doi.org/10.1007/s00256-021-03820-w. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34013447/

## Resposta

A inteligência artificial (IA) tem potencial para melhorar o cuidado de pacientes com tumores musculoesqueléticos. Uma revisão sistemática da literatura científica publicada identificou 252 artigos de pesquisa primária sobre IA em oncologia musculoesquelética, abrangendo tumores primários e metastáticos, nas áreas de radiologia, medicina nuclear, patologia, pesquisa clínica e biologia molecular.

Desses, 58 utilizaram aprendizado profundo (deep learning) e 194 outras técnicas de aprendizado de máquina. Os artigos com deep learning envolveram principalmente cintilografia óssea, histopatologia e imagens radiológicas. Já os com outras técnicas de aprendizado de máquina abordaram principalmente análises transcriptômicas, radiômica e modelos de predição de desfechos clínicos usando registros médicos.

A maioria dos artigos apresenta trabalhos de prova de conceito, exceto o índice automatizado de cintilografia óssea para quantificação de metástases ósseas, que foi traduzido para fluxos de trabalho clínicos em algumas regiões. A revisão discute essa literatura, destaca oportunidades para colaboração multidisciplinar e identifica tópicos potencialmente úteis clinicamente com relativa escassez de atenção em pesquisa.

A oncologia musculoesquelética é um campo inerentemente multidisciplinar, e pesquisas futuras precisarão integrar e sintetizar dados ruidosos e isolados de conjuntos clínicos, de imagem e moleculares. Construir a infraestrutura de dados para colaboração ajudará a acelerar o progresso para tornar a IA verdadeiramente útil nessa área.

Para o médico, os achados indicam que a maioria das aplicações ainda não está pronta para uso clínico rotineiro, com exceção do índice automatizado de cintilografia óssea. A revisão reforça a necessidade de colaboração entre especialidades e de infraestrutura de dados para validar e implementar essas ferramentas.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática da literatura que identificou 252 artigos de pesquisa primária sobre inteligência artificial em oncologia musculoesquelética. Desses, 58 usaram deep learning e 194 outras técnicas de aprendizado de máquina. Os estudos com deep learning envolveram principalmente cintilografia óssea, histopatologia e imagens radiológicas; os com outras técnicas, análises transcriptômicas, radiômica e modelos de predição de desfechos clínicos. A maioria era prova de conceito, exceto o índice automatizado de cintilografia óssea para metástases ósseas, traduzido para fluxos clínicos em algumas regiões.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre a qualidade metodológica dos estudos incluídos, nem sobre vieses ou heterogeneidade. Também não especifica o período de busca ou critérios de inclusão. A maioria dos achados é de prova de conceito, limitando a generalização para a prática clínica. O resumo não informa limitações dos próprios estudos primários.

## Aplicação no consultório

A aplicação prática imediata é restrita: apenas o índice automatizado de cintilografia óssea tem tradução clínica em algumas regiões. Para o consultório, a revisão sugere que o médico deve acompanhar o desenvolvimento da IA, mas sem expectativa de uso rotineiro em larga escala. A gestão pode considerar a importância de infraestrutura de dados e colaboração multidisciplinar para futuras implementações, além de avaliar a incorporação de ferramentas validadas quando disponíveis.

## Perguntas para aprofundar

- Quais são as aplicações clínicas atuais da inteligência artificial em oncologia musculoesquelética?
- Como o índice automatizado de cintilografia óssea pode auxiliar na quantificação de metástases ósseas?
- Quais desafios impedem a tradução da inteligência artificial para a prática clínica em tumores musculoesqueléticos?

Tema: IA em diagnóstico por imagem e radiologia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-radiologia/qual-e-o-estado-da-arte-da-inteligencia-artificial-em-oncologia/

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