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Inteligência artificial na avaliação das doenças pulmonares

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As doenças pulmonares intersticiais são um grupo de doenças heterogêneas caracterizadas pela presença de fibrose pulmonar progressiva ou não. A avaliação da função pulmonar é de fundamental importância para determinação de prognóstico, prescrição de anti-fibróticos e encaminhamento ao transplante. Em muitos pacientes, a avaliação da função pulmonar pode ser de difícil mensuração devido a condições técnicas, fragilidade, doença avançada e a presença de tosse crônica. Métodos de inteligência artificial e deep learning têm ganhado destaque na avaliação da progressão de doenças pulmonares por serem uma ferramenta objetiva de quantificação dos volumes pulmonares.

doenças pulmonares

Métodos 

Em estudo retrospectivo realizado em um hospital francês com cerca de 560 pacientes e mais de quatro mil tomografias, pesquisadores revisaram dados de função pulmonar e imagem de pacientes com diagnóstico de doença pulmonar intersticial, entre elas a fibrose pulmonar idiopática e outras doenças autoimunes, durante um período de seguimento de nove anos. Foi utilizado um software comercial para determinação do volume pulmonar através da tomografia de tórax e sua variação ao longo dos anos.

Resultados 

Foi encontrada boa correlação entre a capacidade vital forçada, a capacidade pulmonar total e o volume pulmonar tomográfico (r de 0,86 e 0,84, respectivamente, p<0,0001). Além disso, pacientes com fibrose pulmonar idiopática tiveram uma perda volumétrica anual superior à de pacientes com outras doenças (155,7 ml vs 50,7 ml). Em relação à sobrevida livre de eventos adversos maiores como morte ou transplante, pacientes com perda volumétrica de 7,9% ou mais tiveram pior prognóstico e menor sobrevida. 

Discussão

A determinação de progressão das doenças pulmonares é fundamental para estratificação de risco e direcionamento de tratamento. Somada à função pulmonar, a utilização de métodos de inteligência artificial parece ser complementar à avaliação dos volumes pulmonares. Muitos pacientes que não conseguem realizar a espirometria podem se beneficiar do método para estimativa do real acometimento da doença. Além disso, doentes com elevada progressão anual podem ser precocemente tratados ou encaminhados a centros transplantadores antes de eventos adversos maiores. A determinação de doença em segmentos pulmonares isolados também é uma vantagem sobretudo em doenças localizadas como a fibroelastose pulmonar que predomina em campos superiores.

Para boa correlação de volumes é preciso realização de técnica adequada da tomografia computadorizada de tórax, principalmente em inspiração máxima e expiração máxima. O estudo é retrospectivo e unicêntrico, não houve um intervalo regular entre a realização das tomografias e a função pulmonar não foi avaliada em pacientes não-FPI. Mais estudos são necessários para validação do método e padronização de técnicas.

Leia também: Uso da inteligência artificial para otimização do tratamento da sepse

Mensagens práticas

  • A avaliação funcional das doenças pulmonares é importante no diagnóstico e seguimento para determinação do prognóstico. 
  • Métodos de análise tomográfica com inteligência artificial tiveram boa correlação com volumes pulmonares medidos pela espirometria e podem ser úteis naqueles pacientes com dificuldade de realização do exame.
  • Pacientes com perda de volume pulmonar estimado pela tomografia acima de 7,9% podem ter pior prognóstico. 

Referências bibliográficas:

  • Si-Mohamed SA, Nasser M, Colevray M, Nempont O, Lartaud PJ, Vlachomitrou A, Broussaud T, Ahmad K, Traclet J, Cottin V, Boussel L. Automatic quantitative computed tomography measurement of longitudinal lung volume loss in interstitial lung diseases. Eur Radiol. 2022 Jan 14. doi: 10.1007/s00330-021-08482-9; 
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