Colonoscopia assistida por inteligência artificial para detecção de lesões colorretais: um estudo de caso-controle sobre precisão diagnóstica e concordância histopatológica

Racional:  A colonoscopia assistida por inteligência artificial (IA) tem sido proposta como uma ferramenta para aumentar a taxa de detecção de adenomas (TDA) e melhorar a caracterização de lesões. No entanto, sua eficácia em ambientes clínicos reais, especialmente em países em desenvolvimento, ainda é incerta.

Objetivos:  Avaliar o impacto da IA sobre a TDA e sua concordância com o diagnóstico histopatológico.

Métodos:  Estudo caso-controle pareado realizado em um centro de referência para rastreamento de câncer colorretal (CCR), incluindo 146 pacientes entre 45 e 75 anos submetidos à colonoscopia para rastreamento ou vigilância de CCR. Os pacientes foram alocados em dois grupos: colonoscopia com IA (n=74) e colonoscopia convencional de alta definição (n=72). O desfecho primário foi a TDA, e o secundário, a concordância entre a caracterização da lesão por IA e o resultado histopatológico. O nível de significância foi p<0,05.

Resultados:  A TDA foi maior no grupo com IA (60%) do que no controle (50%), sem significância estatística (p>0,05). A caracterização das lesões pela IA mostrou concordância substancial com a histopatologia (Kappa=0,692). O tempo de retirada do colonoscópio não diferiu significativamente entre os grupos (29 min vs. 27 min; p>0,05), indicando que a IA não interferiu na eficiência do procedimento.

Conclusões:  Embora não tenha aumentado significativamente a TDA, a IA demonstrou alta concordância histológica, reforçando sua utilidade na caracterização de lesões e na tomada de decisão clínica em tempo real.

Palavras-chave:
Inteligência artificial; Colonoscopia; Adenoma; Neoplasias colorretais; Detecção precoce de cancer