RESUMO
Introdução:
a ureteroscopia flexível é uma técnica cirúrgica minimamente invasiva utilizada para o tratamento de litíase renal. A urosepse pós-operatória é uma complicação rara, mas potencialmente fatal. Os modelos tradicionais utilizados para prever o risco dessa condição apresentam precisão limitada, enquanto modelos baseados em inteligência artificial são mais promissores. O objetivo desse estudo é realizar uma revisão sistemática a respeito do uso de inteligência artificial para detecção do risco de sepse em pacientes com litíase renal submetidos à ureteroscopia flexível.
Métodos:
a revisão de literatura está de acordo com o Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA). A busca com palavras-chave foi realizada no MEDLINE, Embase, Web of Science e Scopus e resultou no total de 2.496 artigos, dos quais 2 se enquadraram nos critérios de inclusão.
Resultados:
os dois estudos utilizaram modelos de inteligência artificial para predizer o risco de sepse após utereroscopia flexível. O primeiro teve uma amostra de 114 pacientes e foi baseado em parâmetros clínicos e laboratoriais. O segundo teve uma amostra inicial de 132 pacientes e foi baseado em imagens de tomografia computadorizada no pré-operatório. Ambos obtiveram boas medidas de Area Under the Curve (AUC), sensibilidade e especificidade, demonstrando boa performance.
Conclusão:
a inteligência artificial fornece múltiplas estratégias eficazes para estratificação do risco de sepse em pacientes submetidos a procedimentos urológicos para litíase renal, ainda que mais estudos sejam necessários.
Palavras-chave:
Ureteroscopia; Sepse; Inteligência Artificial; Nefrolitíase; Aprendizado de Máquina
Thumbnail
