Inteligência artificial em todo o continuum do cuidado catarata: uma revisão sistemática do escopo que introduz o framework CAICC e o gap de previsão da complexidade cirúrgica

O que aconteceu

As cataratas continuam a ser uma das principais causas de cegueira reversível, e aplicações de inteligência artificial (AI) agora abrangem a via de cuidado da catarata. No entanto, a distribuição destas aplicações e a sua maturidade de validação permanecem pouco claras. Esta revisão mapeou IA em todo o continuum do cuidado, resumiu o desempenho específico da tarefa, caracterizou a maturidade da validação e identificou lacunas de evidência. Seguiu-se o Preferred Reporting Itens for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). PubMed, Scopus, a Biblioteca Cochrane, o WorldCat e o American Academy of Ofthalmology Meeting Archive foram pesquisados; a pesquisa final foi concluída em 20 de julho de 2025. Os estudos elegíveis foram pesquisas primárias em língua inglesa publicadas de 1 de janeiro de 2020 a 20 de julho de 2025. Durante o mapeamento e síntese de dados, foi desenvolvido um quadro de mapeamento de evidências (CAICC) específico para a catarata. Dois revisores realizaram de forma independente seleção do estudo, extração dos dados, avaliação do desfecho e avaliação da maturidade-validação. O desempenho foi resumido descritivamente; a maturidade da validação caracterizou a independência da avaliação e o estágio clínico, não risco de viés ou qualidade metodológica geral. Dos 361 relatórios procurados para recuperação, 122 (33,8%) não foram recuperados; 113/122 (92,6%) foram considerados plausivelmente elegíveis dos metadados disponíveis. A síntese final incluiu 185 estudos: detecção (n = 52), caracterização (n = 50), planejamento cirúrgico personalizado (n = 27), cirurgia inteligente (n = 28), recuperação (n = 24) e engajamento do paciente (n = 4). Entre 181 estudos de validação aplicáveis, o teste interno foi a categoria mais frequente de maior maturidade (123/181, 68,0%), seguido de teste externo (33/181, 18,2%), avaliação prospectiva unicêntrica (6/181, 3,3%) e avaliação prospectiva multicêntrica (2/181, 1,1%); 17/181 (9,4%) não apresentaram teste independente ou incerto. Dentre os estudos recuperados e incluídos, não foi identificado um modelo de complexidade cirúrgica-cirúrgica multimodal clinicamente validado. A maioria dos estudos incluídos permaneceu em estágio de validação interna, sendo rara a avaliação prospectiva multicêntrica. Como 122/361 relatos procurados para recuperação não estavam disponíveis e a maioria foi considerada plausivelmente elegível, o viés de recuperação pode afetar a integralidade do mapa de evidências. Pesquisas futuras devem priorizar a previsão de complexidade cirúrgica pré-operatória multimodal, testes externos independentes e avaliação prospectiva multicêntrica de modelos bloqueados. Open Science Framework (OSF), DOI 10.17605/OSF.IO/ZKM86.