Pesquisadores desenvolveram um modelo de diagnóstico auxiliado por inteligência artificial (IA) que diferencia com precisão a remissão da doença e inflamação em pacientes com colite ulcerativa, melhorando a previsão de prognóstico e padronizando a avaliação em estudos clínicos.
A colite ulcerativa é uma doença inflamatória intestinal crônica que segue um padrão de recaída e remissão, tornando-se bastante imprevisível. O tratamento visa eliminar a inflamação e promover a remissão histológica. A histopatologia é considerada o método mais preciso para detectar inflamação e diferenciá-la da remissão. Sistemas de diagnóstico auxiliado por computador (DAC) baseados em Inteligência Artificial estão ganhando popularidade para simplificar e padronizar a avaliação de imagens médicas.
Em um estudo publicado recentemente na revista Gastroenterology, Marietta Iacucci, M.D., Ph.D., da Universidade de Birmingham, Reino Unido, e colegas, buscaram desenvolver e validar um sistema DAC baseado em IA para avaliar amostras de biópsia de colite ulcerativa e prever o prognóstico da doença. Os pesquisadores encontraram resultados promissores, com o sistema DAC diferenciando remissão histológica da atividade da doença com 89% de sensibilidade, 85% de especificidade, 75% de valor preditivo positivo, 94% de valor preditivo negativo e 87% de precisão. Quando comparado com avaliações humanas, o sistema DAC baseado em IA mostrou resultados comparáveis.
Iacucci e colegas concluem que o modelo de DAC baseado em IA distingue com precisão a remissão da doença da inflamação e fornece uma boa ferramenta para prever o risco de surtos. Eles escreveram: 'Nossa ferramenta de computador pode acelerar, simplificar e padronizar a avaliação histológica da colite ulcerativa na prática clínica e em ensaios clínicos, e fornecer informações prognósticas precisas ao médico.'
