Acurácia e valor preditivo da inteligência artificial na triagem do câncer de pulmão
Software de inteligência artificial demonstrou alto valor preditivo negativo e valor preditivo positivo relativamente baixo. Essa pode ser uma ferramenta útil, já que programas de rastreamento do câncer de pulmão exigem a análise de grandes quantidades de dados de imagem
Os programas de rastreamento do câncer de pulmão exigem a análise de grandes quantidades de dados de imagem, ademais, a inteligência artificial pode ser um recurso para melhorar a qualidade e a segurança destes rastreamentos. Neste sentido, um trabalho de pesquisadores brasileiros, que avaliou a utilização da inteligência artificial no rastreamento do câncer, foi apresentado no Congresso Mundial de Câncer de Pulmão (WCLC 2022). Dr. Ricardo Sales foi o apresentador do trabalho durante o congresso e é o investigador principal do estudo.
O objetivo deste trabalho foi investigar o desempenho de uma plataforma de radiologia alimentada por inteligência artificial (IA) na detecção e avaliação LungRADSTM de nódulos pulmonares sólidos em exames de tomografia computadorizada de baixa dose (LDCT). Os dados gerados pela plataforma foram comparados com os laudos de especialistas em radiologia.
Este foi um estudo retrospectivo baseado na reanálise do LDCT realizada no primeiro programa de rastreamento do câncer de pulmão no Brasil (BRELT1); foram avaliadas os LDCT de 790 de pacientes. Os LDCT foram avaliados por radiologista e analisados por meio de software de inteligência artificial (BOTKIN IA). O algoritmo de IA foi usado, de forma independente e anônima, cego aos resultados da tomografia computadorizada, para analisar o mesmo conjunto de LDCT. O sistema de classificação LungRADSTM foi utilizado para ambos os grupos e os achados relatados foram comparados, considerando a análise de especialistas como padrão-ouro.
O software do grupo AI apresentou alta sensibilidade e valor preditivo negativo (97,8%), mas baixa especificidade e valor preditivo positivo (56,1%), com acurácia geral de 81,1%. Um número significativo de nódulos subsólidos foi perdido pelo grupo AI; no entanto, nenhum deles foi maior que 8 mm (LungRADSTM 4).
Como conclusão, o software de IA demonstrou alto valor preditivo negativo e valor preditivo positivo relativamente baixo. O aparelho parece ser um importante coadjuvante para que a equipe de navegação possa priorizar exames com nódulos clinicamente significativos. Ainda, os dados aprimoram os procedimentos assistidos ou de segunda leitura, bem como as estratégias futuras para o rastreamento do câncer de pulmão.
Referências:
Presenter: Ricardo Sales Santos. WS07.05 – Artificial Intelligence in Lung Cancer Screening: Accuracy and Predictive Value. 2022 World Conference on Lung Cancer.
