INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ATENÇÃO PRIMÁRIA À SAÚDE: IMPLICAÇÕES DA TECNOLOGIA NO DIAGNÓSTICO PRECOCE DE CÂNCER

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ATENÇÃO PRIMÁRIA À SAÚDE: IMPLICAÇÕES DA TECNOLOGIA NO DIAGNÓSTICO PRECOCE DE CÂNCER

• Autor
• Vitor Turra Rondinelli Pereira
• Co-autores
• Lívia Maria Patrocinio Silva , Alexia Rossati Brito , Higor Henrique Fonseca Guilhermino , Lucianny Mittman Leão , Mariana Monteiro Vilela , Vitor Fernando Bordin Miola , Priscila Peres Traskini Mourão
• Resumo

• INTRODUÇÃO: A Inteligência Artificial (IA) tem se apresentando como promissora ferramenta no diagnóstico precoce de câncer (CA) no nível de Atenção Primaria à Saúde (APS), detectando padrões da doença na população adscrita. Contudo existem embates relacionados ao seu uso ético e responsável na saúde, uma vez que ela pode se apresentar tendenciosa caso não seja treinada corretamente. OBJETIVO(S): Analisar o impacto da inteligência artificial no diagnóstico precoce de CA na APS. METODOLOGIA: Revisão sistemática de literatura conforme as diretrizes do protocolo PRISMA. Foram selecionados estudos em inglês da base de dados PubMed, Embase e Scielo nos últimos cinco anos. Os descritores utilizados foram “artificial intelligence”, “primary health care” e o operador booleano “AND”. Foram incluídos apenas estudos clínicos completos, excluindo estudos experimentais, editoriais relatos/série de casos e revisões de literatura. RESULTADOS: Selecionou-se 16 estudos, representando os dados de 3.862.910 pacientes. As técnicas de IA foram mais comumente desenvolvidas para identificar CA colorretal, pulmão, medula óssea, pâncreas, próstata e metástases. Três estudos utilizaram exclusivamente dados de pacientes de cuidados primários, contudo, não foram encontradas evidências relacionadas à aceitabilidade ou custo-benefício. DISCUSSÃO: A heterogeneidade das modalidades de IA apresentadas e a escassez de evidências sobre seu desempenho na APS constituem barreias à implementação confiável da tecnologia no diagnóstico de CA, observado na variação de especificidade (80,6% a 100%) e sensibilidade (0% a 96,7%) dos estudos. O aumento considerável da precisão dos diagnósticos e da velocidade do fluxo de triagem foram os principais pontos favoráveis. CONCLUSÕES: A investigação sobre o uso da IA no diagnóstico precoce de CA na atenção primária à saúde está em fase inicial. Novas pesquisas são necessárias na construção de evidências seguras e eficazes para incorporação na prática clínica.

• Palavras-chave
• Atenção Primária à Saúde; Inteligência Artificial; Saúde Pública.
• Área Temática
• Temas Livres

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