Por Ana Teresa Martins | Assistente Hospitalar Graduada de Obstetrícia Ginecologia/ Centro de Responsabilidade Integrado de Medicina e Cirurgia Fetal / Maternidade Dr. Alfredo da Costa/ CHULC; Assistente Convidada da Nova Medical School – Lisboa, Portugal
A medicina moderna enfrenta o desafio de adquirir, analisar e aplicar uma imensidade de conhecimentos para resolver problemas clínicos complexos. A inteligência artificial (IA) é a capacidade de fazer com que uma máquina consiga imitar o comportamento inteligente humano.
Na medicina fetal a IA apresenta-se como uma ferramenta útil, com aplicabilidade e validação como é exemplo o presente artigo. O diagnóstico pré-natal de uma doença rara, ultrapassa o conhecimento médico pela sua diversidade e características estruturais inespecíficas. Os autores desenvolveram um software de apoio à decisão (SAD) de IA em tempo real, que sugere, em cada etapa do exame, as características fenotípicas seguintes a avaliar, otimizando o percurso diagnóstico para o menor número de diagnósticos possíveis.
Com o objetivo de avaliar o seu desempenho na identificação ecográfica de síndromes fetais em tempo real incluíram 549 fenótipos perinatais de dois centros de referência. Critérios de inclusão uma anomalia detetada ecograficamente > 11 semanas com confirmação pós-natal ou uma doença rara, confirmada nas investigações pósnatais/pós-morte por exame físico, genético ou imagiológico. Os casos foram avaliados retrospetivamente pelo software usando todo o fenótipo como uma única entrada ou uma entrada gradual das características, solicitadas pelo software. A decisão dos casos discordantes foi realizada por especialistas externos. Avaliou-se a percentagem de diagnósticos concordantes dentro dos 10 principais diagnósticos diferenciais do software, a sensibilidade e a especificidade. O SAD identificou 95% das síndromes e o diagnóstico estava nos 10 primeiros em 93% dos casos com todo o fenótipo e 83% com entrada gradual. A especificidade foi de 94% e 96% a sensibilidade de 99% e 84%.
Este estudo sugere que o software, apesar de não incluir todas as situações, pode melhorar a eficiência do diagnóstico de doenças raras, padronizar o estudo, diminuir o número de exames e a ansiedade do casal e oferecer educação médica contínua.