Da radimica aos transformadores na detecção e prognóstico do câncer pancreático

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaFrontiers in medicine9 jan 20262 citações

O que aconteceu

O adenocarcinoma ductal pancreático (APD) permanece como uma das neoplasias mais mortais, principalmente devido ao diagnóstico tardio e à baixa resposta terapêutica. Avanços na inteligência artificial (IA), particularmente em imagens médicas e integração de dados multimodais, criaram novas oportunidades para melhorar a detecção precoce e prognóstico personalizado. Esta revisão sistemática foi realizada de acordo com a declaração Preferred Reporting Itens for Systematic Reviews and Meta-Analyses (Prisma) 2020. O protocolo foi registrado prospectivamente no Open Science Framework, abrangendo estudos publicados entre 2015 e 2025. Avaliamos criticamente as limitações na generalização, validação externa, calibração do modelo e prontidão translacional, e traçamos recomendações para validação multicêntrica, relatórios padronizados, adaptação de domínio e interpretabilidade centrada no clínico. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/2DVHJ.

O que encontraram

Distinto de pesquisas anteriores que se concentram estreitamente em algoritmos específicos ou tipos de dados, este trabalho introduz uma taxonomia geracional de abordagens de IA que vão desde aprendizagem clássica de máquina baseada em radiomics até aprendizagem profunda e modelos baseados em transformadores contemporâneos-e mapeia sua aplicação para tarefas clínicas essenciais, como detecção, segmentação, classificação e previsão de resultados. Uma contribuição fundamental é a integração de diversos conjuntos de dados entre as fontes de imagem, patologia e molecular; avaliamos ainda mais as tendências de disponibilidade, uso e escala amostral.

Tradução automática do resumo original, publicado em Frontiers in medicine sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.