Dados do Resumo

Título

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL REMODELANDO A MEDICINA DE PRECISÃO NA ONCOLOGIA: O FUTURO DA PESQUISA CLÍNICA

Introdução

Na última década, a medicina de precisão evoluiu com a inteligência artificial (IA), utilizando grandes volumes de dados para aprimorar diagnóstico, terapia e prognóstico. Na Oncologia, a combinação de precisão e IA cria um paradigma centrado no paciente, oferecendo soluções inovadoras. Esse avanço melhora a eficácia das terapias e acelera o desenvolvimento de novos medicamentos, revolucionando o tratamento do câncer e prometendo um futuro mais eficaz na luta contra a doença.

Objetivo

Por meio de uma abordagem baseada em revisão sistemática, buscamos explorar como a IA e, outras tecnologias emergentes, estão transformando a pesquisa clínica oncológica, para discutir as perspectivas futuras na personalização e otimização do cuidado ao paciente.

Métodos

Essa revisão sistemática analisou literatura científica relevante extraída de bancos de dados como PubMed, com artigos publicados entre janeiro de 2019 e julho de 2024. Foram utilizados os termos “Artificial Intelligence”, “Clinical Trials”, “Oncology” e “Data Analysis”. Incluímos estudos clinicamente relevantes em inglês, com texto completo, que explorassem sobre o impacto da Inteligência Artificial na Medicina de Precisão e suas aplicações na Pesquisa Clínica. Excluímos estudos que não abordavam especificamente o impacto da IA ou que apresentavam apenas propostas sem resultados experimentais ou comparativos. Títulos e resumos foram avaliados para eliminar duplicatas e publicações irrelevantes. Os textos foram analisados meticulosamente para confirmar a elegibilidade para a revisão final. A análise dos dados foi feita usando tabelas dinâmicas e ferramentas de análise no Microsoft Excel.

Resultados

A pré-seleção de artigos ocorreu em três etapas: identificação, triagem e inclusão. Inicialmente, foram encontrados 355 artigos no PubMed. Na triagem, 229 foram recuperados e 162 selecionados para avaliação detalhada. Na inclusão, 50 artigos foram escolhidos para a revisão final. Após análise, 21 artigos foram excluídos por não atenderem aos critérios ou não utilizarem IA, resultando em 29 artigos incluídos. Destes, 2 focaram em meningioma e glioblastoma e 1 em câncer nasofaríngeo. As técnicas de IA usadas foram radiômica, machine learning e deep learning. Avaliaram-se sensibilidade, especificidade e Área sob a Curva (AUC). Modelos radiômicos mostraram alta performance na diferenciação de tumores parotídeos e meningiomas, com AUCs validadas. Ferramentas de predição da Síndrome Mão-Pé tiveram boa discriminação. Desafios incluíram tamanho amostral, dados clínicos e demográficos incompletos. A IA melhorou a personalização do tratamento e a qualidade das imagens para detecção de tumores.

Conclusões

A análise evidencia o impacto da IA na oncologia, destacando a revolução trazida pela combinação de IA e medicina de precisão no tratamento do câncer. Modelos de IA, machine learning e deep learning tem aprimorado a eficácia terapêutica e a qualidade das imagens. Apesar de vários desafios, o futuro da integração de ferramentas de IA tem demonstrado grande potencial para personalizar tratamentos e acelerar o desenvolvimento de novos medicamentos, prometendo avanços significativos na oncologia.

Palavras Chave

Inteligência Artificial; Oncologia; Análise de Dados