Dados do Trabalho

Título

Contribuição da inteligência artificial no diagnóstico endoscópico de lesões colorretais

Introdução

O câncer colorretal representa a neoplasia mais frequente do trato gastrointestinal e é a segunda no Brasil em incidência, tanto no homem quanto na mulher. O uso da inteligência artificial (IA), pela detecção CAD EYE e magnificação com cromoscopia digital (BLI), vem demonstrando alta acurácia diagnóstica na detecção e caracterização das lesões colorretais.

Objetivo

Avaliar a implementação da IA na prática clínica em nosso meio e sua acurácia diagnóstica na detecção e caracterização das lesões colorretais.

Método

Selecionaram-se 49 pacientes consecutivos, com indicação de realização de colonoscopia, para o uso de IA. IA classifica as lesões em hiperplásicas e neoplásicas. Todas as lesões foram ressecadas, sendo o resultado histológico considerado padrão ouro. Quatro profissionais endoscopistas experientes em colonoscopia foram inicialmente orientados como usar a IA.

Resultados

O preparo das colonoscopias foi considerado bom/excelente pela escala de Boston. A média de idade dos pacientes foi de 56,4 anos (24-76), sendo 34 (69,4%) do sexo feminino. As indicações corresponderam a: rastreamento e vigilância 24/49, doença inflamatória intestinal 9/49, constipação intestinal 5/49, controle pós-polipectomia 5/49, hemorragia digestiva baixa 3/49, dor abdominal 1/49, polipose intestinal 1/49 e após neoadjuvância por câncer de canal anal 1/49. 37/49 (75,5%) pacientes apresentaram lesões colorretais que necessitavam avaliação diagnóstica, sendo detectadas em média 2,3 (1-7) lesões por paciente. Avaliaram-se 81 lesões de 37 pacientes, sendo 77 pólipos (76 sésseis e 1 pediculado), 1 lesão planoelevada, 1 lesão planodeprimida e 2 lesões de crescimento lateral. 31/81 das lesões encontravam-se no cólon direito, 9/81 em transverso e 22/81 em cólon esquerdo e 19/81 em reto. O tamanho médio das lesões foi de 3,8 mm (2-15). Não houve dificuldade técnica no uso da IA, e o tempo de exame diagnóstico por lesão aumentou 2 minutos em média, com tempo total médio de exame de 29 minutos (8-58). Seis lesões serrilhadas de 4 pacientes foram classificadas como lesões hiperplásicas pela IA. Acurácia diagnóstica da IA foi de 84,8%.

Conclusão

1. IA pode ser empregada com facilidade na prática clínica; 2. IA auxilia no diagnóstico de lesões colorretais com elevada acurácia, podendo ser uma ferramenta adicional no diagnóstico diferencial em tempo real; 3. A caracterização de lesões serrilhadas deve ser aprimorada pela IA; 4. IA pode ter impacto na conduta terapêutica endoscópica.

Palavras-Chave

Inteligência artificial; Câncer colorretal; Rastreamento; Pólipos colorretais; colonoscopia