ESPGHAN 2024: Inteligência artificial na gastroenterologia pediátrica

Está acontecendo em Milão na Itália, o 56ª Encontro Anual da Sociedade Europeia de Gastroenterologia, Hepatologia e Nutrição Pediátrica (ESPGHAN 2024), um dos eventos mais esperados da especialidade, trazendo o que há de mais novo na área. Sendo um congresso pioneiro e inovador dentro da especialidade, no dia 16 de maio ocorreu uma sessão voltada para aplicabilidade da inteligência artificial (IA) no dia a dia do gastroenterologista, hepatologista e ou nutrologista pediátrico.  

A sessão foi iniciada por Dra. Hania Szajewska, professora e residente do Departamento de Pediatria da Universidade Médica de Varsóvia, trazendo uma visão geral do quando estamos sendo impactados nos últimos anos pelas tecnologias e a importância de conseguirmos interpretar essas novas evidências que estão sendo geradas. Ela apresentou que cerca de 4% das novas publicações relacionadas à medicina e IA estão alocadas dentro da gastroenterologia, ressaltando a importância dessa discussão.  

Dentro desses pontos de tecnologia, a Dra. Szajewska firmou os conceitos de inteligência artificial, como um conjunto de técnicas computadorizadas que mimetizam habilidades humanas. Trouxe o conceito adicional de machine learning, um subconjunto da IA que permite uma performance por meio de algoritmos previamente definidos.  Apesar de compartilhar dados de publicações atuais para IA, a palestrante reforça a importante diferença entre dados publicados e a prática clínica. 

Afinal, como vamos aplicar a IA na gastroenterologia? 

De forma adicional, o Dr. Jan De Laffolie, especialista em doença inflamatória intestinal (DII), trouxe a perspectiva da aplicação clínica real do que temos disponíveis em IA na gastroenterologia, trazendo insights voltados para da DII.  Dr. Jan traz que todos os passos, desde a coleta de dados clínicos, laboratoriais e epidemiológicos dos pacientes até a ponta final na tomada de decisão podem ser conduzidas ou receber em alguma fase apoio da IA.   

Os modelos de leituras desses dados também podem ser conduzidos por meio de IA, sendo esses modelos de comparação ou de combinação de dados, modelos voltados para leitura de algoritmos genéticos ou laboratoriais, para otimização treinamentos ou para fortalecimento de equipes multidisciplinares após melhor compreensão dos dados obtidos. Sendo assim, vemos o grande potencial da coleta de diferentes dados relacionados ao cuidado do paciente, seguida de melhor elucidação para aplicabilidade clínica. Os modelos atualmente disponíveis permitem a reconstrução de imagens, classificação, estratificação e uma decisão clínica mais precisa.  

Um outro exemplo de aplicabilidade prática evidenciada pelo palestrante, foi o uso de IA associada a métodos endoscópicos, envolvendo auxílio diagnóstico, classificação da doença e sua gravidade, vigilância para potenciais neoplasias e fornecendo substratos para estudos clínicos.  Dr. Jan apresentou alguns trabalhos, publicados por Takenaka e Guttierez-Becker e colaboradores, que trouxeram percepção sobre uma bons em relação às informações encontradas na endoscopia, comparada com a biópsia. Os resultados obtidos evidenciaram 92,9% de acurácia em predição de remissão histológica em pacientes com colite ulcerativa, sem a necessidade de biopsia intestinal, reforçando o papel central da IA nesse processo.  

SXSW 2024: O uso da IA no contexto clínico

Mensagem prática

Em nosso contexto brasileiro, ainda são grandes os desafios, mas emergem cada vez mais a possibilidade de utilização da IA na nossa prática clínica. Começar com a otimização da coleta de dados clínicos e epidemiológicos talvez seja o caminho, para através deles conseguirmos evoluir com estudos clínicos, por exemplo. Em relação à aplicabilidade do uso de métodos endoscópicos para predizer remissão clínica histológica, faz muito sentido para a gastroenterologia pediátrica. Na nossa prática, temos condições frequentes como doença celíaca, esofagite eosinofílica e DII, que necessitam de frequentes métodos invasivos para acompanhar a evolução da doença, sendo a IA nesse contexto uma potencial promessa para auxílio na prática.

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