IA em triagem e prontuário eletrônico

A inteligência artificial baseada em imagens já está pronta para avaliar feridas na prática clínica?

Resposta

A revisão sistemática teve como objetivo sumarizar a amplitude e a profundidade dos trabalhos mais recentes e relevantes em análise inteligente de dados baseados em imagens e no desenvolvimento de sistemas para avaliação de feridas. O artigo destaca que a predição acurada da trajetória de cicatrização é difícil para os clínicos devido aos processos complexos e dinâmicos envolvidos.

Segundo o resumo, as equipes de cuidado de feridas capturam imagens durante as visitas clínicas, gerando grandes conjuntos de dados ao longo do tempo. O desenvolvimento de novos sistemas de inteligência artificial pode auxiliar os clínicos no diagnóstico, na avaliação da efetividade da terapia e na predição de desfechos de cicatrização.

O artigo aponta que, na última década, a IA revolucionou todos os tipos de imagem médica, como raios X, ultrassom, tomografia computadorizada e ressonância magnética. No entanto, sistemas baseados em IA para cuidado de feridas de alta qualidade ainda precisam ser desenvolvidos clínica e computacionalmente para resultar em melhores desfechos para os pacientes.

O resumo também menciona que, no padrão atual de cuidado, a coleta de imagens de feridas em cada visita clínica, a interpretação e o arquivamento dos dados são trabalhosos e demorados. Plataformas comerciais foram desenvolvidas para capturar imagens, realizar medições de feridas e fornecer aos clínicos um fluxo de trabalho para diagnóstico, mas sistemas baseados em IA ainda estão em sua infância.

Por fim, o artigo sugere que, com a disponibilidade crescente de dados massivos (imagens de feridas, prontuários eletrônicos específicos de feridas etc.) e recursos computacionais poderosos, plataformas digitais baseadas em IA desempenharão um papel significativo no fornecimento de cuidado orientado por dados para pessoas que sofrem de feridas crônicas debilitantes.

O que o estudo mostrou

Trata-se de uma revisão sistemática que sumariza os trabalhos mais recentes e relevantes em análise inteligente de dados baseados em imagens e desenvolvimento de sistemas para avaliação de feridas. O resumo não informa o número de estudos incluídos, o desenho detalhado ou a amostra. Os achados indicam que sistemas de IA para avaliação de feridas ainda estão em estágio inicial, com avanços em outras áreas de imagem médica, mas com necessidade de desenvolvimento clínico e computacional para aplicação em cuidado de feridas.

Limitações

O resumo não informa as limitações da revisão sistemática, como viés de publicação, heterogeneidade dos estudos ou qualidade metodológica dos trabalhos incluídos. Também não detalha o número de estudos, os tipos de feridas avaliadas ou os métodos de IA empregados. Portanto, as conclusões são limitadas ao que o resumo apresenta, sem dados quantitativos ou análise crítica aprofundada.

Aplicação no consultório

Para o médico brasileiro, a revisão reforça que a IA baseada em imagens para avaliação de feridas ainda não está pronta para uso clínico rotineiro. Na prática, a captura padronizada de imagens e o arquivamento sistemático podem ser incorporados ao fluxo do consultório, mas sem expectativa de substituição do julgamento clínico. A gestão do consultório pode se preparar para futuras plataformas digitais, investindo em organização de dados e acompanhamento longitudinal, mas cientes de que as ferramentas atuais são incipientes.

Estudo citado

Image-Based Artificial Intelligence in Wound Assessment: A Systematic Review. Advances in wound care, 2022.
Autores: Anisuzzaman DM, Wang C, Rostami B, Gopalakrishnan S, Niezgoda J, Yu Z.
DOI: 10.1089/wound.2021.0091 · PubMed: PMID 34544270

Perguntas para aprofundar

• Quais são os principais desafios para implementar IA na avaliação de feridas na prática clínica?
• Como a captura padronizada de imagens de feridas pode melhorar o acompanhamento no consultório?
• O que falta para que sistemas de IA para feridas sejam validados e disponíveis comercialmente?

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