O papel da inteligência artificial no diagnóstico e prognóstico da lesão cerebral traumática com base em tomografias cerebrais: uma revisão sistemática

O que aconteceu

A lesão cerebral traumática (TBI) é uma das principais causas de visitas ao serviço de emergência e um dos principais contribuintes para a mortalidade relacionada com lesões e incapacidade neurológica de longo prazo. A tomografia computadorizada não-contraste (TC) é a modalidade de imagem padrão-ouro para o diagnóstico rápido de TCE. Os desfechos clínicos dependem fortemente da detecção precoce e do manejo agudo imediato. Modelos baseados em inteligência artificial (IA) podem apoiar a identificação automatizada mais rápida de achados traumáticos e a previsão precoce do prognóstico do paciente. Foi realizada pesquisa sistemática da literatura em PubMed/MEDLINE, Scopus, IEEE Xplore, ACM Digital Library e Cochrane Library de acordo com as diretrizes PRISMA 2020 para avaliar modelos baseados em IA para detecção automatizada de achados relacionados a TCE em TC e para predição de desfechos clínicos. O risco de viés e aplicabilidade foi avaliado utilizando QUADAS-2 para estudos de acurácia diagnóstica e PROBAST + IA para estudos de modelos de predição. Foram incluídos 22 estudos. Dezesseis estudos avaliaram tarefas diagnósticas e 10 avaliaram desfechos prognósticos, com quatro estudos contribuindo para ambas as categorias. O desempenho diagnóstico foi geralmente alto, com muitos estudos relatando valores de AUC próximos ou superiores a 0,90, particularmente para maiores volumes de lesão. O desempenho prognóstico foi mais variável, com discriminação moderada a alta e heterogeneidade substancial. Apenas 9 estudos incorporaram validação externa independente e o desempenho foi frequentemente menor em coortes externas. Todos os estudos de modelos prognósticos foram considerados com alto risco geral de viés usando PROBAST + IA, e a maioria dos estudos de acurácia diagnóstica também demonstrou alto ou incerto risco de viés em pelo menos um domínio QUADAS-2, mais frequentemente na seleção dos pacientes. Modelos baseados em IA aplicados na TC cerebral demonstram forte desempenho técnico para tarefas diagnósticas e prognósticas em TCE. No entanto, a maioria dos estudos baseou-se em desenhos retrospectivos e careceu de validação externa independente, o que limita a generalização dos modelos e suscita preocupação com a potencial sobreposição. Estudos prospectivos, multicêntricos, com metodologias padronizadas e validação externa rigorosa são necessários antes da implementação clínica generalizada.