{"id":19791,"date":"2025-04-08T06:30:00","date_gmt":"2025-04-08T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/endoscopiaterapeutica.net\/pt\/?p=19791"},"modified":"2025-03-26T13:37:20","modified_gmt":"2025-03-26T13:37:20","slug":"a-inteligencia-artificial-aprimora-a-deteccao-de-vasos-submucosos-na-endoscopia-do-terceiro-espaco","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/endoscopiaterapeutica.net\/pt\/casosclinicos\/a-inteligencia-artificial-aprimora-a-deteccao-de-vasos-submucosos-na-endoscopia-do-terceiro-espaco\/","title":{"rendered":"A Intelig\u00eancia Artificial aprimora a detec\u00e7\u00e3o de vasos submucosos na endoscopia do terceiro espa\u00e7o?"},"content":{"rendered":"\n
\n

Resumo do artigo \u201cArtificial intelligence improves submucosal vessel detection during third space endoscopy\u201d <\/em>publicado na Endoscopy em fevereiro de 2025 [1].<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

A intelig\u00eancia artificial (IA) vem mostrando grande potencial no apoio \u00e0 decis\u00e3o diagn\u00f3stica em endoscopia gastrointestinal, por\u00e9m sua aplica\u00e7\u00e3o em procedimentos terap\u00eauticos, especialmente em procedimentos de terceiro espa\u00e7o, como a dissec\u00e7\u00e3o submucosa (ESD) e a miotomia endosc\u00f3pica peroral (POEM), ainda est\u00e1 sendo investigada [2].<\/p>\n\n\n\n

Recentemente, Scheppach et al. (2025) [1], em um estudo publicado na revista Endoscopy, avaliaram o impacto de um algoritmo baseado em IA para detec\u00e7\u00e3o intraprocedimento de vasos sangu\u00edneos submucosos, o que \u00e9 essencial para prevenir complica\u00e7\u00f5es hemorr\u00e1gicas durante esses procedimentos (vide Figura 1). O estudo contou com 19 endoscopistas, divididos em dois grupos segundo sua experi\u00eancia em ESD (especialistas com >100 ESD e residentes em treinamento).<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>

Figura 1 (esquerda) ilustra a imagem sem aux\u00edlio de IA e a Figura 2 (direita) demonstra a vis\u00e3o com o aux\u00edlio de IA. Imagem adaptada de Scheppach et al. (2025) [1].<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

O teste foi composto por 101 videoclipes padronizados que exibiam 200 vasos submucosos pr\u00e9-definidos. Os desfechos avaliados foram: a taxa de detec\u00e7\u00e3o dos vasos (VDR) e o tempo m\u00e9dio para a detec\u00e7\u00e3o dos vasos (VDT).<\/p>\n\n\n\n

Com o suporte da IA, houve aumento significativo de VDR pelos endoscopistas em geral, de 56,4% para 72,4% (p<0,001). Sem IA, os especialistas apresentaram maior VDR comparado aos residentes em treinamento (59.0% vs 54.0%, p=0.03), e com IA, mesmo com a diferen\u00e7a de experi\u00eancia, n\u00e3o houve diferen\u00e7a estat\u00edstica entre os grupos. Al\u00e9m disso, o VDT diminuiu de 6,7 segundos para 5,2 segundos (p<0,001). Notavelmente, residentes assistidos pela IA obtiveram uma taxa de detec\u00e7\u00e3o maior (70,8%) em compara\u00e7\u00e3o aos especialistas sem IA (59,0%, p<0,001), sugerindo que a IA pode nivelar diferen\u00e7as de desempenho baseadas na experi\u00eancia pr\u00e9via.<\/p>\n\n\n\n

A IA isoladamente apresentou uma alta taxa de detec\u00e7\u00e3o (VDR de 93,5%) em diferentes tipos de ESD (esof\u00e1gica 95,6%, g\u00e1strica 100%, retal 95,4%) e um pouco menor no POEM (73,9%). O tempo m\u00e9dio de detec\u00e7\u00e3o pela IA foi r\u00e1pido, em torno de 1,5 segundos. Contudo, falsos positivos ocorreram em 4,5% dos casos, principalmente devido \u00e0 detec\u00e7\u00e3o de tecidos carbonizados, tecido normal, bolhas de \u00e1gua ou fa\u00edscas el\u00e9tricas. Esses falsos positivos foram rapidamente corrigidos pelo sistema, com dura\u00e7\u00e3o m\u00e9dia curta (0,7 segundos), minimizando o impacto sobre a execu\u00e7\u00e3o do procedimento. H\u00e1 algumas limita\u00e7\u00f5es inerentes a estudos inciais, como o uso restrito de equipamentos de uma \u00fanica fabricante e o treinamento da IA com imagens de apenas um tipo de endosc\u00f3pio.<\/p>\n\n\n\n

Os resultados sugerem que a aplica\u00e7\u00e3o da IA em procedimentos endosc\u00f3picos terap\u00eauticos pode trazer importantes benef\u00edcios cl\u00ednicos, como maior seguran\u00e7a, redu\u00e7\u00e3o no tempo de procedimento e potencial diminui\u00e7\u00e3o na variabilidade interpessoal. Este estudo abre portas para futuras investiga\u00e7\u00f5es cl\u00ednicas, onde o impacto real da IA poder\u00e1 ser confirmado na pr\u00e1tica di\u00e1ria dos endoscopistas.<\/p>\n\n\n\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es, veja: Endoscopia no Futuro: Intelig\u00eancia Artificial at\u00e9 que ponto?<\/a><\/p>\n\n\n\n

Refer\u00eancias<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
    \n
  1. Scheppach MW, Mendel R, Muzalyova A, Rauber D, Probst A, Nagl S, R\u00f6mmele C, Yip HC, Lau HSL, G\u00f6lder SK, Schmidt A, Kouladouros K, Abdelhafez M, Walter BM, Meinikheim M, Chiu PWY, Palm C, Messmann H, Ebigbo A. Artificial intelligence improves submucosal vessel detection during third space endoscopy. Endoscopy. 2025 Feb 5. doi: 10.1055\/a-2534-1164. Epub ahead of print. PMID: 39909396.<\/li>\n\n\n\n
  2. Ebigbo A, Mendel R, Scheppach MW, Probst A, Shahidi N, Prinz F, Fleischmann C, R\u00f6mmele C, Goelder SK, Braun G, Rauber D, Rueckert T, de Souza LA Jr, Papa J, Byrne M, Palm C, Messmann H. Vessel and tissue recognition during third-space endoscopy using a deep learning algorithm. Gut. 2022 Dec;71(12):2388-2390. doi: 10.1136\/gutjnl-2021-326470. Epub 2022 Sep 15. PMID: 36109151; PMCID: PMC9664130.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Como citar este artigo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Kum, AST. A Intelig\u00eancia Artificial aprimora a detec\u00e7\u00e3o de vasos submucosos na endoscopia do terceiro espa\u00e7o Endoscopia Terapeutica 2025, Vol 1. Dispon\u00edvel em: https:\/\/endoscopiaterapeutica.net\/assuntosgerais\/a-inteligencia-artificial-aprimora-a-deteccao-de-vasos-submucosos-na-endoscopia-do-terceiro-espaco\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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