Open Access Revisão por pares

Review Article - Year 2025 - Volume 40Issue 1

Limitações e desafios na incorporação da inteligência artificial em cirurgia plástica: Uma revisão sistemática

Limitations and Challenges in the Incorporation of Artificial Intelligence in Plastic Surgery: A Systematic Review

Carolina Guimarães Herzog1,; Georgia Marques Jardim1; Alexandre Perin Decol1; Vinicius Urbano Palma1; Gabriel de Paula Alves1; Rafaela Dall Ara Negri1; Andrielle Miozzo Soares1; Denis Souto Valente2

http://www.dx.doi.org/10.1055/s-0045-1806918

RESUMO

Esta revisão sistemática oferece uma análise abrangente do papel atual da inteligência artificial (IA) na cirurgia plástica, com ênfase em suas aplicações, resultados, desafios e limitações. A partir de uma base inicial de 213 artigos, 74 estudos foram incluídos após uma seleção rigorosa, considerando critérios de relevância e qualidade metodológica. Entre as tecnologias de IA avaliadas, a realidade aumentada (RA) destaca-se como uma ferramenta emergente com potencial significativo para melhorar a visualização e o planejamento de procedimentos estéticos e reconstrutivos. A utilização de RA permite avanços na projeção de volume, formato e simetria, e auxilia na redução da ansiedade dos pacientes e no alinhamento das expectativas cirúrgicas, ao oferecer uma visualização pré-operatória mais precisa. Apesar dos benefícios identificados, a implementação dessas tecnologias enfrenta desafios consideráveis. A ausência de regulamentação específica e a necessidade de treinamento técnico adequado para profissionais de saúde são barreiras significativas para a integração plena da IA na prática clínica. Além disso, a heterogeneidade dos estudos e a falta de padronização nos resultados dificultam a generalização dos benefícios observados. Conclui-se que, embora os avanços sejam promissores, há uma necessidade crítica de estudos adicionais que abordem as lacunas existentes e que sejam acompanhados por regulamentações robustas para assegurar uma adoção segura e eficaz da IA na cirurgia plástica contemporânea.

Palavras-chave: aprendizado de máquina; cirurgia plástica; diagnóstico por computador; inteligência artificial; procedimentos de cirurgia plástica

ABSTRACT

The present systematic review provides a comprehensive analysis of the current role of artificial intelligence (AI) in plastic surgery, focusing on its applications, outcomes, challenges, and limitations. Out of an initial pool of 213 articles, 74 studies were included after a rigorous selection process based on relevance and methodological quality. Among the AI technologies evaluated, augmented reality (AR) stands out as an emerging tool with significant potential to enhance visualization and planning in esthetic and reconstructive procedures. The use of AR facilitates advancements in volume projection, shape, and symmetry, helping to reduce patient anxiety and better align surgical expectations by offeringmore precise preoperative visualization. Despite the identified benefits, the implementation of these technologies faces considerable challenges. The lack of specific regulations and the need for adequate technical training for healthcare professionals are significant barriers to the full integration of AI into clinical practice. Additionally, the heterogeneity of studies and the lack of standardized outcomes make it difficult to generalize the observed benefits. The review concludes that, although the advances are promising, there is a critical need for further studies that address existing gaps and for robust regulations to ensure the safe and effective adoption of AI in contemporary plastic surgery.

Keywords: artificial intelligence; diagnosis; computer-assisted; machine learning; plastic surgery procedures; surgery; plastic

Introdução

A inteligência artificial (IA) tem emergido como uma nova ferramenta em diversas áreas da medicina. A capacidade da IA de analisar grandes volumes de dados e fornecer apoio avançado à tomada de decisões tem o potencial de transformar práticas clínicas, melhorar a precisão cirúrgica e otimizar os desfechos dos pacientes.1-3 Na cirurgia plástica, a incorporação da IA teoricamente teria o potencial de aprimorar diagnósticos, planejar cirurgias e melhorar os desfechos pós-operatórios.

Nos últimos anos, a aplicação da IA na cirurgia plástica tem se expandido significativamente, e abrange desde o planejamento pré-operatório, com otimização do design e planejamento cirúrgico, até a orientação intraoperatória, as decisões de tratamento e o manejo pós-operatório dos pacientes, o que denota a sua versatilidade.4,5 Modelos de aprendizado de máquina, redes neurais convolucionais para avaliar mamografias e diferenciar tumores benignos de malignos e processamento de linguagem natural são algumas das tecnologias que têm sido exploradas para aprimorar a prática cirúrgica.6-8 A utilização de redes neurais para avaliar mamografias e diferenciar tumores benignos de malignos tem mostrado resultados comparáveis aos de especialistas médicos, por exemplo.5

A incorporação da IA também levanta importantes questões éticas e de regulamentação: a autonomia do paciente, o respeito à lei geral de processamento de dados, o consentimento informado, a confidencialidade e o uso apropriado dos metadados são considerações cruciais que devem ser abordadas para garantir a implementação ética e eficaz da IA na cirurgia plástica.2,4 A colaboração entre cirurgiões plásticos e cientistas da computação é essencial para que sejam desenvolvidos algoritmos que clinicamente relevantes e interpretáveis, o que minimizaria vieses sistemáticos e garantiria a representatividade dos dados.5,9 A transição dessas tecnologias para a prática clínica diária exigirá esforços colaborativos e contínuos para que se valide o desempenho e sejam abordadas as limitações identificadas.6

Esta revisão sistemática tem como objetivo explorar as aplicações atuais da IA na cirurgia plástica, discutir os resultados, desafios e limitações enfrentados, e delinear as direções futuras para a integração desta tecnologia na prática clínica diária, com vistas a compreender a sua implementação nos procedimentos e avaliar a qualidade e a eficácia das suas intervenções, assim como as possíveis limitações presentes na literatura atual sobre o tema. Ao fornecer uma visão abrangente das capacidades e implicações da IA, este estudo pretende contribuir para o avanço da cirurgia plástica e para promover a adoção segura e eficaz destatecnologia emergente.

Materiais e Métodos

Esta revisão sistemática está registrada na plataforma International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO; ID 585318). Ela foi conduzida por meio de uma busca abrangente nas bases de dados PubMed e LILACS realizada em março de 2024. Na estratégia de busca, utilizou-se uma combinação dos descritores Artificial Intelligence e Plastic Surgery para capturar artigos relevantes publicados em português, inglês e espanhol relacionados à aplicação de IA em cirurgia plástica, abrangendo tanto procedimentos estéticos quanto reconstrutivos.

Critérios de Inclusão

Foram incluídos artigos que atendiam aos seguintes critérios:

Período de publicação - foram considerados elegíveis artigos publicados entre janeiro de 2023 e março de 2024, contanto que refletissem os desenvolvimentos mais recentes e relevantes na aplicação de IA na cirurgia plástica.

Idioma - a inclusão foi restrita a estudos publicados em português, inglês ou espanhol, desde que disponíveis em texto completo, para permitir uma análise crítica sem a barreira linguística.

Relevância temática -foram incluídos apenas estudos que abordassem diretamente a aplicação de ferramentas de IA em procedimentos de cirurgia plástica, como realidade aumentada (RA), algoritmos preditivos, e técnicas de aprendizado de máquina, por exemplo.

Disponibilidade - foram considerados apenas artigos em que se podia obter acesso ao texto completo, de modo que toda a informação relevante estivesse disponível para uma análise detalhada.

Critérios de Exclusão

Foram excluídos artigos que se enquadravam em qualquer uma das seguintes categorias:

Relevância temática - estudos que não abordassem diretamente a aplicação de ferramentas de IA na cirurgia plástica foram excluídos, como manuscritos não centrados especificamente no campo da cirurgia plástica, ou que não contribuíssem com dados empíricos significativos para a análise.

Qualidade metodológica - artigos de opinião, editoriais e correspondências foram excluídos da análise para assegurar a qualidade dos dados analisados.

Aseleção dos artigosfoi realizada emduas etapas sequenciais. Na primeira, foram identificados 213 artigos potencialmente relevantes, que passaram por uma triagem inicial baseada nos títulos e resumos. Na segunda, os textos completos dos artigos que atenderam aos critérios de inclusão foram revisados. Após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão, 74 artigos foram selecionados para uma análise detalhada. Este processo criterioso assegurou que a revisão incluísse apenas estudos de qualidade metodológica, fornecendo uma visão abrangente e atualizada sobre o uso da IA na prática da cirurgia plástica.

Resultados

Durante o processo de revisão sistemática, inicialmente foram identificados 213 artigos potencialmente relevantes para análise. Após uma triagem rigorosa baseada nos critérios de inclusão e exclusão, 74 artigos foram considerados adequados e selecionados para compor a análise final. Esta redução significativa reflete a aplicação de critérios metodológicos criteriosos, e garante a inclusão apenas de estudos com relevância e qualidade. A ►Figura 1 ilustra detalhadamente o fluxo do processo de triagem, desde a identificação inicial até a seleção final dos artigos.

Fig. 1 - Processo de seleção de artigos. Abreviatura: PICO, paciente, intervenção, comparação e outcome (desfecho).
Fig. 1 - Processo de seleção de artigos. Abreviatura: PICO, paciente, intervenção, comparação e outcome (desfecho).

Os dados extraídos dos estudos selecionados foram minuciosamente sintetizados e organizados. Na ►Tabela 1, apresentam-se as informações relevantes de cada estudo, incluindo título, autores, tipo de estudo, tamanho amostral, intervenções realizadas, principais resultados e limitações identificadas. Essa síntese fornece uma visão abrangente das evidências disponíveis sobre a aplicação da IA na cirurgia plástica, e permite uma análise crítica da qualidade metodológica e dos impactos das intervenções relatadas. A organização dos dados visa facilitar a comparação entre os estudos e identificar lacunas no conhecimento atual, o que contribui para uma compreensão mais profunda das implicações da IA nesta área médica. A ►Tabela 1 apresenta uma compilação das informações dos 74 artigos.

Tabela 1 - Compilação dos artigos incluídos na revisão sistemática
Artigo Autor Ano Tipo de estudo Tamanho amostral Intervenção Resultados Complicações
Artificial Intelligence Mohd Altaf Mir 2023 Editorial Não se aplica, pois é O autor analisa o impacto da IA O autor destaca que a IA pode analisar uma O autor destaca os pontos de vista
Revolutionizing Plastic um editorial sobre o nas publicações sobre cirurgia grande quantidade de dados, incluindo imagens contrários ao uso da IA: pode minar a
Surgery Scientific impacto da IA nas plástica, e destaca sua capacidade médicas, prontuários de pacientes e desfechos importância de cirurgiões
Publications publicações sobre de precisão, acurácia e eficiência, de cirurgia, e pode identificar padrões, prever qualificados; há preocupações éticas
cirurgia plástica, e que revolucionam este campo ao potenciais complicações e sugerir tratamentos quanto à privacidade, consentimento
não envolve melhorar os desfechos dos otimizados. Por meio da análise de imagens, o e potenciais preconceitos culturais
pacientes. pacientes e fornecer informações cirurgião pode avaliar o potencial desfecho incorporados à IA; a necessidade de
valiosas para cirurgiões e estético e gerar simulações, o que ajuda na transparência e responsabilidade nos
pesquisadores. tomada de decisão. O autor também destaca a algoritmos; potencial
facilidade com que a IA pode fornecer desumanização dos cuidados de
informações por meio da seleção de artigos saúde; e dados limitados e
publicados e do fornecimento de pontos-chave. tendenciosos.
Ao final, destaca possíveis soluções para os
problemas éticos apresentados para o uso da IA.
Artificial Intelligence in Elizabeth Choi et al. 2023 Revisão de artigos Não se aplica, pois é Em uma revisão de artigos, os Destacam-se as aplicações atuais da IA, como a Os autores destacam pontos de
Facial Plastic Surgery: A sobre as aplicações uma revisão sobre autores tentam elucidar as atuais otimização de tarefas não clínicas, como a preocupação ética com o uso da IA,
Review of Current atuais da IA as aplicações atuais aplicações e usos da IA, seus usos documentação, o que proporciona maior sendo eles: responsabilidade legal
Applications, Future e futuras da AI; não futuros e as preocupações éticas eficiência ao local de trabalho; a IA pode das recomendações médicas
Applications, and Ethical envolve pacientes. existentes. contribuir: na tomada de decisão pré-operatória; baseadas em IA; amplificação de
Considerations na criação de métodos de avaliação de preconceitos raciais,
resultados pós-operatórios mais objetivos; e no socioeconômicos e de gênero;
treinamento e pesquisa cirúrgica. Para o futuro, explicabilidade do modelo de IA
os autores preveem que as aplicações da IA utilizado; e preocupações quanto à
continuarão a crescer na medida em que segurança de dados.
avanços na qualidade e precisão forem feitos e
que, alinhados ao julgamento médico, os
programas de IA podem fornecer contribuições
importantes para o fluxo de trabalho e para a
cirurgia plástica facial.
Face the Future-Artificial Maximilian F. 2023 Revisão sistemática Não se aplica, pois é Os autores revisaram Segundo a literatura, a IA já está sendo utilizada Os autores destacam o debate sobre
Intelligence in Oral and Miragall et al. uma revisão de de minuciosamente os artigos em em determinadas áreas da cirurgia oral e as limitações da IA, que envolvem
Maxillofacial Surgery artigos de bancos inglês contidos na maxilofacial, como melhoria da qualidade da considerações éticas e a privacidade
de dados; não PubMed/MEDLINE e na Embase imagem radiográfica, diagnóstico de cistos e de dados. Eles abordam o problema
envolve pacientes desde a sua criação até 1° de tumores e localização de marcos cefalométricos. da caixa-preta, em que as pessoas não
diretamente. dezembro de 2022. O formato de Por meio de pesquisas adicionais, pode-se conseguem ver como a IA toma suas
pesquisa foi adaptado à sintaxe de fornecer aos profissionais de diversas disciplinas decisões, o que contribui para a
cada base de dados. Para assistência adicional para melhorar o desconfiança.
encontrar material pertinente, planejamento pré-operatório, a triagem
cada artigo recuperado e a lista de intraoperatória e o monitoramento pós-
referências da revisão sistemática operatório. Além disso, a análise de dados
foram examinados complexos de imagens médicas pode apoiar os
minuciosamente. cirurgiões em avaliações pré-operatórias,
simulações cirúrgicas virtuais e estratégias de
tratamento individualizadas. A IA também
auxilia os cirurgiões durante a tomada de
decisões intraoperatórias, por meio de feedback
e orientação imediatos para melhorar a precisão
cirúrgica e reduzir as taxas de complicações.
Aesthetic Surgery Advice Yi Xie et al. 2023 Estudo Não se aplica, pois Este estudo observacional avaliou O ChatGPT conseguiu fornecer respostas O estudo destacou as limitações do
and Counseling from observacional foi feito a partir de 9 a capacidade do ChatGPT de coerentes e de fácil compreensão às questões ChatGPT em fornecer
Artificial Intelligence: A perguntas ao fornecer respostas informativas e colocadas, o que demonstra a sua compreensão aconselhamento mais detalhado e
Rhinoplasty Consultation ChatGPT sobre precisas a um conjunto de da linguagem natural num contexto específico personalizado ao paciente, fator
with ChatGPT rinoplastia; não questões hipotéticas elaboradas de saúde. As respostas enfatizaram a essencial de uma consulta para
envolve pacientes. para simular uma consulta inicial importância de uma abordagem individualizada, cirurgia estética.
sobre rinoplastia. principalmente na cirurgia plástica estética.
Evaluation of Artificial Libby R. Copeland- 2023 Estudo exploratório Não se aplica, pois Mediante 10 perguntas sobre Comparado com as respostas do United States Nenhuma das IAs respondeu
Intelligence-generated Halperin et al. para avaliar a não foram doenças associadas a implantes Food and Drug Administration (FDA) e da consistentemente a perguntas que
Responses to Common viabilidade de uma envolvidos mamários, linfoma anaplásico American Society of Plastic Surgeons (ASPS), o exigiam tomada de decisão
Plastic Surgery Questions pesquisa maior pacientes. grande e carcinoma escamoso ao Bing e o ChatGPT foram precisos. O Bing diferenciada corretamente.
Bing, usando a opção “mais respondeu 10 das 30 questões de múltipla
equilibrada”, e ao ChatGPT, e 10 escolha corretamente, 9, incorretamente, e não
perguntas de múltipla escolha do respondeu 11. O ChatGPT respondeu
exame em serviço de cirurgia corretamente 16 e incorretamente, 14. Em
plástica de 2022 ao Bing, usando ambas as partes, as respostas do Bing foram mais
a opção “mais precisa”, e ao curtas, menos detalhadas, e se referiram a fontes
ChatGPT. As perguntas foram verificadas e não verificadas; o ChatGPT não
repetidas três vezes em semanas forneceu citações.
consecutivas, e as respostas
foram utilizadas para avaliar se as
respostas geradas por IA para
perguntas sobre cirurgia plástica
na internet são precisas e válidas.
ChatGPT in Plastic and Sanjeev Chaand 2023 Revisão da Não se aplica, pois A partir de uma pesquisa A pesquisa revelou várias aplicações para o Os autores demonstram que há
Reconstructive Surgery Sharma et al. literatura sobre o não foram bibliográfica, os autores tentam ChatGPTno campo da cirurgia plástica, incluindo preocupações na literatura quanto às
uso do ChatGPT na envolvidos resumir as aplicações existentes a capacidade de criar literatura acadêmica e implicações éticas do uso desses
cirurgia plástica pacientes neste sobre o uso do ChatGPT em auxiliar na produção de pesquisas. O ChatGPT chatbots na escrita científica. Além
estudo. cirurgia plástica. também pode gerar resumos de alta de disso, destaca que há
pacientes de alta qualidade em segundos, o que questionamentos sobre a precisão
libera médicos juniores ocupados para concluir das respostas geradas, visto que as
outras tarefas. No entanto, atualmente as versões atuais do ChatGPT não
informações clínicas ainda devem ser inseridas podem acessar as fontes mais
manualmente, e os médicos devem considerar atualizadas.
as implicações para a privacidade de dados. Seu
uso para auxiliar na comunicação, educação e
treinamento do paciente também é
amplamente documentado na literatura.
Use of Artificial Ishith Seth et al. 2023 Revisão narrativa da Não se aplica, pois Por meio de uma busca A IA pode desempenhar um papel crucial no Os autores levantam questões
Intelligence in the literatura atual não foram sistemática nos bancos de dados avanço da reconstrução mamária, facilitando o relativas à qualidade dos dados,
Advancement of Breast envolvidos MEDLINE, Cochrane Library, Web planejamento pré-operatório (volume, formato privacidade e considerações éticas
Surgery and Implications pacientes neste of Science, Google Scholar, e simetria da mama), a precisão cirúrgica, como obstáculos para a integração
for Breast Reconstruction: estudo. Clinical Trials e Embase de janeiro personalizando reconstruções e auxiliando no perfeita da IA no campo médico.
A Narrative Review de 1901 a junho de 2023, o cuidado pós-operatório, por meio da detecção O estudo contém viés de informação.
estudo buscou explorar o papel precoce de complicações. Ressalta a função
da IA no domínio da reconstrução primária da IA no rastreamento do câncer de
mamária, delineando seu mama atualmente, envolvendo a detecção de
potencial para refinar objetos e a classificação do tumor como benigno
procedimentos cirúrgicos, ou maligno, de acordo com o Breast Imaging
melhorar resultados e agilizar a Reporting and Data System (BIRADS).
tomada de decisões.
Artificial Intelligence for Gloria R. Sue 2023 Artigo de opinião Não se aplica, pois O artigo não discute uma A autora descreve as diferentes aplicações atuais A autora traz diversas limitações ao
Plastic Surgeons não foram intervenção específica, mas como da IA: diagnóstico e planejamento de uso da IA: propagação de vieses,
envolvidos a IA pode ser utilizada como uma tratamento, simulação cirúrgica e previsão de dependência de dados de qualidade,
pacientes neste ferramenta para apoiar e resultados, ajudando na tomada de decisões e na limitações na interpretação e desafios
estudo. melhorar a prática da cirurgia medicina personalizada. na implementação. Além disso, como
plástica. o artigo foi produzido com a ajuda do
ChatGPT, um sistema de IA, pode
haver um viés inerente relacionado à
forma como a IA processa e apresenta
informações, dependendo dos dados
a partir dos quais foi treinada. A autora reconhece a contribuição da IA na elaboração do artigo, mas também enfatiza que a IA não deve substituir a experiência e o julgamento dos cirurgiões plásticos.
The future of artificial intelligence in facial plastic surgery Mariella Fortune- Elya et al. 2023 Comunicação curta que discute o papel emergente da IAna cirurgia plástica facial. Não se aplica, pois não foram envolvidos pacientes. Os autores discutem no artigo a aplicação da IA na cirurgia plástica facial, explorando aspectos como avaliação préoperatória personalizada, planejamento cirúrgico, simulação de resultados e monitoramento pós-operatório. Os resultados discutidos incluem a avaliação de resultados pós-operatórios com o uso de algoritmos de aprendizado, como as redes neurais convolucionais, a identificação de características faciais atraentes, a personalização e a simulação ajudando a reduzir a ansiedade quanto à incerteza em relação aos resultados cirúrgicos e a melhoria na tomada de decisão. O estudo discute a possibilidade de vieses, como dados de treinamento que podem não representar adequadamente a diversidade étnica e de gênero, influências culturais e sociais resultando em viés de dados coletados, além de vieses humanos na coleta de dados e na interpretação de resultados.
Using Generative Artificial Intelligence Tools in Cosmetic Surgery: A Study on Rhinoplasty, Facelifts, and Blepharoplasty Procedures Bryan Lim et al. 2023 Revisão sistemática Não se aplica, pois não foram envolvidos pacientes neste estudo. O estudo analisa as aplicações de ferramentas de IA generativa, como as redes adversariais generativas (generative adversarial networks, GANs, em inglês): DALL- E 2, Midjourney, e Blue Willow, no contexto da cirurgia estética. O objetivo é explorar como essas tecnologias podem ser utilizadas para melhorar práticas cirúrgicas, planejamento de procedimentos e educação dos pacientes, além de discutir os desafios e as perspectivas futuras dessa integração na cirurgia plástica. Os resultados do estudo indicam que as ferramentas de IA generativa, têm um potencial significativo de melhorar a educação e o treinamento em cirurgia estética, cada qual com suas particularidades. Além disso, a capacidade da IA de criar imagens personalizadas para os pacientes pode melhorar a experiência de visualização, permitindo que os pacientes vejam uma projeção de seus resultados pósoperatórios, o que é crucial para o gerenciamento de expectativas e pode ajudar a aliviar a ansiedade dos pacientes em relação aos procedimentos. O estudo identificou algumas limitações e desafios na qualidade das imagens, pois, embora algumas ferramentas tenham mostrado resultados promissores, a falta de representações de múltiplos ângulos e a ênfase em tons de pele mais claros limitam a utilidade dessas imagens para uma avaliação abrangente. Além disso, o estudo destacou a falta de diversidade nas imagens geradas, com predominância de rostos femininos e tons de pele mais claros, o que pode afetar tanto a educação quanto a prática médicas.
Robotic Microsurgery in Plastic and Reconstructive Surgery: A Literature Review Hussain S. H. Ghandourah et al. 2023 Revisão da literatura Não se aplica, pois não foram envolvidos pacientes neste estudo. Mediante revisão da literatura sobre “microcirurgia robótica em cirurgia plástica e reconstrutiva” usando os bancos de dados PubMed e Cochrane Library, este estudo discute as potenciais vantagens da robótica em cirurgia plástica e reconstrutiva. Um total de 19 artigos relevantes foram encontrados, e 5 realizavam uma comparação direta entre as abordagens robótica e manual. Tempos de operação mais longos foram relatados nos grupos robóticos, que apresentaram curvas de aprendizado mais altas. As vantagens relatadas do uso da robótica incluíram maiores exatidão, precisão e flexibilidade, eliminação de tremor e melhoria de fatores ergonômicos. As limitações deste estudo incluem a quantidade limitada de pesquisas disponíveis sobre microcirurgia robótica em cirurgia plástica e reconstrutiva e a heterogeneidade nos resultados dos artigos revisados, o que dificulta a capacidade de realizar uma análise estatística. Além disso, esta revisão teve como objetivo estudar o efeito da microcirurgia robótica em uma comparação direta com a abordagem tradicional. No entanto, devido à falta de tais artigos, édifícil fornecer uma conclusão sólida sobre o tópico.
Artificial Intelligence in Plastic Surgery: Insights from Plastic Surgeons, Education Integration, ChatGPT’s Survey Predictions, and the Path Forward Yasser Farid et al. 2023 Estudo observacional e transversal 153 cirurgiões plásticos que responderam a 34 perguntas Mediante um questionário com 34 perguntas enviado a 564 cirurgiões plásticos em todo mundo, o artigo busca avaliar as visões de cirurgiões plásticos e residentes sobre o papel da IA na cirurgia plástica. A pesquisa explorou aspectos como a experiência com uso de IA, fontes de dados, considerações éticas e perspectivas futuras com relação O estudo descobriu que a maioria dos participantes tinha pouca ou nenhuma experiência com IA. Embora alguns acreditassem que a IA poderia melhorar a precisão e a visualização, as opiniões sobre seu impacto no tempo cirúrgico, recuperação do paciente e satisfação foram ambivalentes. As preocupações incluíam privacidade do paciente, segurança de dados, custos e consentimento informado.
Fontes valiosas de dados de treinamento em IA foram identificadas, e houve concordância sobre 		O estudo encontrou algumas limitações, como o viés geográfico, pois, dos 153 cirurgiões que responderam ao questionário, a maioria era da América do Sul, gerando uma limitação para a generalização das descobertas do estudo. Além disso, o estudo traz preocupações com a dificuldade que o ChatGPT pode ter com decisões
à IA. Os pesquisadores a importância de padrões e transparência. Os morais e preferências individuais do
compararam essas respostas com entrevistados esperavam o papel crescente da IA paciente (vieses de dados).
as previsões da IA usando o na cirurgia reconstrutiva e estética, sugerindo
ChatGPT para esses sua integração em programas de residência,
questionamentos. abordando desafios administrativos e
complicações do paciente. A confiança na
importância duradoura dos profissionais
humanos foi expressa, com interesse em mais
pesquisas de IA.
Artificial Intelligence Connor J. Atkinson 2024 Estudo de caso 4 cirurgiões Mediante seis questões Ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, Os autores destacam as limitações
Language Model et al. plásticos como intraoperatórias específicas para podem servir como uma ferramenta em termos de abrangência,
Performance for Rapid avaliadores do o procedimento de retalho complementar para os cirurgiões oferecerem especificidade de contexto e feedback
Intraoperative Queries in desempenho do perfurante epigástrico inferior informações valiosas e promoverem habilidades de áudio em tempo real.
Plastic Surgery: ChatGPT ChatGPT no profundo (deep inferior epigastric de resolução de problemas intraoperatórios. No
and the Deep Inferior fornecimento de perforator, DIEP, em inglês), entanto, falta consideração aos fatores
Epigastric Perforator Flap respostas precisas, derivadas de cenários clínicos do individuais do paciente e às nuances cirúrgicas.
relevantes e mundo real e propostas ao No entanto, o refinamento adicional dos seus
específicas, mas ChatGPT, o estudo investiga o dados de treinamento e o escrutínio rigoroso por
sem envolver potencial do ChatGPT em abordar especialistas para garantir a precisão e a natureza
pacientes questões intraoperatórias atualizada das informações têm potencial para
diretamente. durante procedimento de retalho que sejam utilizadas no campo cirúrgico.
perfurante epigástrico inferior
profundo.
Evaluation of the Artificial Yi Xie et al. 2023 Estudo de caso 2 cirurgiões Seis perguntas feitas ao ChatGPT O ChatGPT forneceu informações relevantes e -
Intelligence Chatbot on observacional plásticos como sobre reconstrução mamária pós- precisas; no entanto, faltou profundidade. Não
Breast Reconstruction and avaliadores; o mastectomia: as duas primeiras poderia fornecer mais do que uma visão geral,
Its Efficacy in Surgical estudo não questões focaram nas evidências superficial, em resposta a questões mais
Research: A Case Study envolveu pacientes e opções atuais para reconstrução esotéricas, e gerava referências incorretas. Criou
mamária pós-mastectomia, e as referências inexistentes, citou periódico e data
quatro restantes abordaram errados, o que representa um desafio
especificamente a reconstrução significativo na manutenção da integridade
mamária autóloga; o estudo acadêmica e na cautela quanto ao seu uso na
buscou avaliar a precisão e a academia.
abrangência das respostas do
ChatGPT para avaliar sua
adequação para uso em pesquisas
em cirurgia plástica estética.
Exploring artificial Meng M. Zhang 2023 Estudo 1.821 pacientes de A intervenção do estudo consistiu O estudo demonstrou que os modelos de Distribuição desigual de gênero e
intelligence from a clinical et al. retrospectivo 18 a 80 anos de na coleta de imagens faciais de estimativa de idade facial baseados em IA, idade, tamanho limitado da base de
perspective: A comparison idade, dos quais pacientes que se submeteram a especificamente os modelos de aprendizado dados de idade aparente, falta de
and application analysis of foram coletadas cirurgias plásticas, com o objetivo profundo, foram capazes de prever a idade facial interpretabilidade, dependência de
two facial age predictors 10.529 imagens de treinar modelos de IA para com precisão. Isso sugere que a IA pode ser uma dados de treinamento, além dos
trained on a large-scale faciais. prever a idade facial. ferramenta eficaz para auxiliar cirurgiões desafios para a construção do banco
Chinese cosmetic patient plásticos na avaliação da idade facial antes e de dados.
database depois de procedimentos estéticos. Além disso,
a utilização de IA para estimar a idade facial
oferece uma abordagem mais objetiva em
comparação com as avaliações subjetivas
tradicionais.
Facial Feminization Sarah L. Barnett 2023 Revisão sistemática Não se aplica, pois A intervenção discutida no estudo A IA desempenha um papel significativo na CFF -
Surgery: Anatomical et al. não foram é a cirurgia de feminização facial de várias maneiras: no planejamento cirúrgico
Differences, Preoperative envolvidos (CFF). O artigo explora as técnicas virtual, na avaliação de resultados, na análise da
Planning, Techniques, and pacientes neste cirúrgicas utilizadas para alinhar satisfação do paciente e na identificação de
Ethical Considerations estudo. as características faciais de
mulheres trans com a sua identidade de gênero. Além disso, aborda o planejamento préoperatório, as diferenças anatômicas entre os rostos masculinos e femininos, e as considerações éticas relacionadas à CFF. padrões que levam a melhorias nas técnicas cirúrgicas e à personalização do tratamento.
Application possibilities of artificial intelligence in facial vascularized composite allotransplantation-a narrative review Leonard Knoedler et al. 2023 Artigo de revisão Não se aplica, pois não foram envolvidos pacientes neste estudo. Não traz uma intervenção específica. O objetivo é delinear as possibilidades de aplicação da IA no campo da facial vascularized composite allotransplantation (FVCA, em inglês) e discutir o uso da IA para a simulação de resultados de FVCA, diagnóstico e previsão de episódios de rejeição e triagem de malignidade. Os autores trazem a possibilidade de simular resultados com auxílio da IA, que, no caso da FVCA, traz uma dificuldade, por precisar integrar as características faciais do doador e do paciente ao mesmo tempo, e previsões confiáveis só podem ser feitas quando o doador for identificado. Traz também as orientações de imagem intraoperatórias auxiliada por IA, previsão de rejeição e rastreamento de malignidade. Os autores relatam preocupações acerca da segurança de dados, pois a FVCA envolve informações altamente confidenciais. -
Estimating apparent age using artificial intelligence: Quantifying the effect of blepharoplasty Kendall Goodyear et al. 2023 Estudo observacional utilizando métodos de IA para quantificar o efeito rejuvenescedor da blefaroplastia 103 pacientes foram incluídos no conjunto de teste do estudo. Desses, 29 eram homens e 74 eram mulheres. Os pacientes foram submetidos a diferentes tipos de blefaroplastia: 28, a blefaroplastia superior, 33, a blefaroplastia inferior, e 42, a blefaroplastia quadrilateral (superior e inferior simultaneamente). Realização de procedimentos de blefaroplastia, que incluem a blefaroplastia superior, inferior e quadrilateral (uma combinação de ambas). Os pacientes foram submetidos a essas cirurgias estéticas para remover excesso de pele e gordura daspálpebras, com o objetivo de melhorar a aparência facial e, potencialmente, rejuvenescer a aparência. As fotografias préoperatórias e pós-operatórias foram analisadas para estimar a idade aparente dos pacientes antes e depois da intervenção cirúrgica por meio de métodos de IA. Os resultados envolvendo a IA indicaram que o modelo de aprendizado profundo foi eficaz em estimar a idade aparente dos pacientes antes e depois da blefaroplastia. O modelo de IA foi capaz de prever a idade aparente dos pacientes com precisão, fornecendo também uma medida objetiva do efeito rejuvenescedor da blefaroplastia. O modelo permitiu também a análise de diferentes grupos de pacientes, mostrando que homens apresentaram uma redução aparente de 3,37 anos e mulheres, uma redução de 2,19 anos. O estudo não detalhou complicações, mas abordou algumas limitações relacionadas ao uso da IA: limitação do conjunto de dados, discrepância entre faixas etárias, foco em características faciais e variabilidade na resposta ao tratamento (não foram discutidas complicações cirúrgicas ou insatisfação dos pacientes com os resultados estéticos). O estudo também contou com alguns vieses: de seleção para treinar e validar o modelo, de medição da qualidade das fotografias, afetando a percepção visual, de confirmação, de generalização e de análise.
Enhancing Complex Wound Care by Leveraging Artificial Intelligence: An Artificial Intelligence Chatbot Software Study Subhas Gupta et al. 2023 Estudo observacional 80. Os pacientes foram submetidos a uma avaliação abrangente por um provedor de tratamento de feridas que estabeleceu um diagnóstico e plano de tratamento com base em sua experiência clínica; posteriormente, o software de chatbot de IA foi introduzido como uma ferramenta complementar para fornecer recomendações personalizadas de tratamento e estilo de vida. O chatbot de IA identificou com precisão o plano de tratamento mais apropriado para 91% dos pacientes, exibindo uma correlação de mais de 90% com a avaliação inicial pelo provedor de tratamento de feridas. Com chatbots de IA, incluindo o usado neste estudo, é necessário observar que seu software é limitado pelas informações que ele tem em seu histórico, além das informações que ele recebe em um cenário específico.
Transforming breast reconstruction: the pioneering role of artificial intelligence in preoperative planning Cevik J et al. 2023 Brief report Não se aplica. Os autores discorrem sobre os desafios, as oportunidades e as direções futuras do uso da IA no planejamento pré-operatório da reconstrução mamária autóloga. Alguns dos pontos positivos se apoiam em um estudo que apontou que o algoritmo de IA reduziu o tempo gasto na análise de vasos perfurantes para implantes de 2 a 3 horas para aproximadamente 30 minutos por varredura. Os autores concluem que o poder da IA requer uma implementação cuidadosa, protegida por regulamentações robustas e diretrizes éticas para garantir que os
benefícios sejam distribuídos de forma justa e que o potencial uso indevido seja mitigado.
Artificial Intelligence as a Triage Tool during the Perioperative Period: Pilot Study of Accuracy and Accessibility for Clinical Application Carter J. Boyd et al. 2024 Estudo observacional 40 questionários Avaliar o conteúdo, a precisão e a acessibilidade do conteúdo gerado por IA em relação a questões perioperatórias comuns para a mamoplastia redutora.
O ChatGPT foi acessado em fevereiro de 2023 e usado para consultar 20 perguntas ou complicações comuns de pacientes que surgem no perioperatório de uma mamoplastia redutora. 		Dos 40 questionários, 97,5% estavam no tópico apropriado. O aconselhamento médico foi razoável em 100% dos casos. Consultas gerais relataram maior frequencia de informações básicas abrangentes, enquanto consultas específicas relataram informações prescritivas com mais frequência (p<0,0001). Consultas específicas recomendaram discussão com o cirurgião em 100% dos casos e consultas gerais em 95% dos casos. Com calibração adicional, as interfaces de IA podem servir como uma ferramenta para responder a consultas de pacientes no futuro; no entanto, os pacientes devem sempre manter a capacidade de contornar a tecnologia e poder entrar em contato com o seu cirurgião.
Role of Robotics in Neuromodulator and Filler Injections of Face Krishan Mohan Kapoor et al. 2023 Estudo de revisão narrativa Não se aplica. Os autores avaliamas vantagens e desvantagens no campo da estética facial, particularmente na injeção de preenchimentos faciais e neuromoduladores. A introdução de robôs tem o potencial de revolucionar o campo, oferecendo uma série de benefícios potenciais, incluindo maior precisão, exatidão e consistência dos resultados. No entanto, as desvantagens significativas dos robôs são alto custo, falta deflexibilidade etoque pessoal, experiência limitada e risco de lesões devido ao mau funcionamento. Não se aplica.
Predicting the severity of postoperative scars using artificial intelligence based on images and clinical data Jemin Kim et al. 2023 Estudo retrospectivo 1.283 pacientes, sendo 1.043 no conjunto de dados principal e 240 em um conjunto de dados externo. Análise de cicatrizes póstireoidectomia em pacientes que foram referidos para tratamento de minimização de cicatrizes. O estudo utilizou imagens médicas de alta resolução para classificar a gravidade das cicatrizes. O modelo de IA desenvolvido para prever a gravidade das cicatrizes pós-operatórias teve um desempenho significativo. Além disso, a análise revelou que, entre os 1.043 pacientes do conjunto de dados principal, 10,5% apresentaram cicatrizes leves, 67,6%, moderadas, e 22,0%, severas, com variáveis clínicas como índice de massa corporal, data após a cirurgia e características da cicatriz mostrando diferenças significativas entre os grupos de severidade. O desempenho do algoritmo foi comparável ao de 16 dermatologistas, indicando que o modelo pode ser utilizado na prática clínica para a gestão de cicatrizes. As complicações associadas às cicatrizes pós-operatórias identificadas no estudo incluíram sintomas como coceira/dor, aderência/aperto e induração/edema. Essas complicações foram analisadas em relação à gravidade das cicatrizes, com algumas apresentando associações significativas. Por exemplo, a coceira/dor foi positivamente correlacionada com a gravidade severa das cicatrizes, enquanto a aderência/ aperto e a induração/edema mostraram associações negativas com a gravidade severa. Além disso,a incidência de cicatrizes hipertróficas após procedimentos cirúrgicos pode variar de 40% a 70% sem um manejo adequado.
Can a Machine Ace the Test? Assessing GPT-4.0’s Precision in Plastic Surgery Board Examinations Al Qurashi AA et al. 2023 Estudo observacional 50 questões de 19 capítulos diferentes de uma referência de cirurgia plástica amplamente utilizada. Foram selecionadas 50 questões que o GPT respondeu. As respostas geradas pelo modelo GPT-4.0 foram avaliadas com base em quatro parâmetros: precisão, clareza, integridade e concisão. Análises de correlação foram realizadas para verificar a relação entre esses parâmetros e o desempenho geral do modelo. O GPT-4.0 mostrou um forte desempenho com altas pontuações médias de precisão (2,88), clareza (3,00), integridade (2,88) e concisão (2,92) em uma escala de 3 pontos. A completude das respostas do modelo foi significativamente correlacionada com a acurácia (p < 0,0001), enquanto nenhuma correlação significativa foi encontrada entre acurácia e clareza ou concisão. A variabilidade de desempenho em diferentes capítulos indica limitações potenciais do modelo ao lidar com certos tópicos complexos em cirurgia plástica.
Risk predictions of surgical wound complications based on a machine learning algorithm: A systematic review Zhang H et al. 2023 Revisão sistemática Não se aplica, pois trata-se de uma revisão sistemática de 9 artigos. A intervenção do estudo se concentra na aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina (AM) para a avaliação e previsão de complicações em feridas cirúrgicas. O estudo revisou nove artigos que utilizaram AM para analisar diferentes aspectos da gestão de feridas, incluindo a previsão de infecções de sítio cirúrgico (ISCs) e a classificação de feridas. O estudo revelou que o AM é uma ferramenta eficaz na gestão de feridas cirúrgicas, inclusive na cirurgia plástica. A avaliação de ISCs em sete dos estudos revisados demonstrou sua eficácia na identificação de fatores de risco. Os algoritmos mais utilizados foram Máquina de Vetores de Suporte (MVS) e Redes Neural Convolucional (RNC), com a Rede Neural Artificial (RNA) alcançando uma precisão de 96% na gestão de feridas em cirurgia plástica facial. O estudo também destacou que o RNC apresentou boas precisões em várias cirurgias, enquanto o MVS mostrou alta precisão em múltiplas cirurgias e na cirurgia plástica para queimaduras. Esses resultados indicam que o AM pode levar a melhorias significativas na gestão pós-operatória e no desenvolvimento de técnicas de cuidado aprimoradas, especialmente em relação a feridas cirúrgicas O estudo tem algumas limitações: a revisão sistemática se baseou exclusivamente em fontes em inglês, o que pode ter levado à omissão de artigos relevantes em outros idiomas, limitando a abrangência e a generalização dos resultados. Além disso, existe risco de viés de publicação, uma vez que o estudo não abordou essa questão, o que significa que pode haver uma tendência de publicar apenas resultados positivos, distorcendo a percepção da eficácia do AM. O estudotambém sebaseou apenas em fontes de acesso aberto, o que pode resultar na exclusão de uma quantidade significativa de dados relevantes para a análise. Outro ponto é que, embora o AM tenha mostrado potencial, a implementação prática de ferramentas baseadas em IA na clínica pode enfrentar desafios, como a necessidade de treinamento adequado para os profissionais de saúde e a integração com sistemas existentes. A eficácia dos algoritmos de AM pode variar dependendo do tipo de cirurgia e das características dos pacientes.
Implementing AI Models for Prognostic Predictions in High-Risk Burn Patients Chin-Choon Yeh et al. 2023 Análise retrospectiva 224 pacientes avaliados O estudo analisou pacientes queimados internados no Chi Mei Medical Center de 2010 a 2019, abordando informações suplementares como comorbidades anteriores e resultados laboratoriais, para construir modelos para prever cirurgia de enxerto, internação hospitalar prolongada e efeitos adversos gerais por meio da IA. O modelo de floresta aleatória produziu a maior área sob a curva para previsões relacionadas a internações hospitalares prolongadas (> 14 dias) em 81,1%, seguido dos modelos XGBoost (79,9%) e LightGBM (79,5%). As técnicas de IA demonstraram capacidades excepcionais para prever uma internação hospitalar prolongada, a necessidade de enxerto de pele e a ocorrência de complicações adversas gerais para pacientes com queimaduras. Não apresenta limitações.
Implementing AI Models for Prognostic Predictions in High-Risk Burn Patients Yeh CC et al. 2023 Análise retrospectiva 224 pacientes Uso da IA para prever estadia hospitalar, necessidade de um enxerto de pele e ocorrência de complicações adversas gerais para pacientes com queimaduras. As técnicas de IA demonstraram capacidades excepcionais para prever uma estadia hospitalar prolongada, a necessidade de um enxerto de pele e a ocorrência de complicações adversas gerais para pacientes com queimaduras. -
Does medication-related osteonecrosis of the jaw affect survival of patients with Multiple Myeloma?: Exploring a large single center database using artificial intelligence Bittrich M et al. 2023 Análise retrospectiva 52 pacientes Uso da IA para analisar os efeitos de longo prazo de osteonecrose da mandíbula relacionada ao uso de medicamentos (ONMRM). Pacientes no grupo ONMRM tiveram um tempo de sobrevivência consideravelmente maior do que aqueles no grupo de controle (126 versus 86 meses) -
Deciphering the Song B et al. 2023 Estudo de caso- 11 amostras de Investigar pela primeira vez a O estudo revelou que a cuproptose pode -
contributions of controle tecido de cicatrizes relação entre a ocorrência e o desempenhar um papel significativo no
cuproptosis in the hipertóficas (CHs). desenvolvimento de CH e desenvolvimento de CHs. Usando técnicas de
development of cuproptose, aprofundando nossa aprendizado de máquina para analisar dados de
hypertrophic scar using compreensão dos mecanismos células únicas, os pesquisadores identificaram
single-cell analysis and subjacentes de CH e fornecendo padrões e contribuições específicas da
machine learning novas estratégias terapêuticas cuproptose para a formação dessas cicatrizes.
techniques potenciais e bases de pesquisa
para inibir a formação de
cicatrizes.
Detecting Distal Radius Anttila TT et al. 2023 Estudo de validação 758 pacientes A intervenção é técnica e envolve O modelo de aprendizado profundo Não houve complicações clínicas
Fractures Using a diagnóstica o desenvolvimento e a aplicação desenvolvido demonstrou uma capacidade nem efeitos adversos associados.
Segmentation-Based de um modelo de aprendizado eficaz na detecção de fraturas do rádio distal. O
Deep Learning Model profundo baseado em estudo relatou que o modelo apresentou um
segmentação. bom desempenho em termos de precisão,
sensibilidade e especificidade ao identificar
fraturas nas imagens médicas.
A comprehensive Yun JY et al. 2023 Estudo transversal O estudo incluiu 60 O estudo avaliou a qualidade das O estudo encontrou que o ChatGPT forneceu O estudo não relatou complicações
evaluation of ChatGPT comparativo participantes, consultas geradas pelo ChatGPT informações de qualidade aceitável, com diretamente, mas mencionou
consultation quality for divididos entre em relação à mamoplastia de avaliações positivas tanto dos cirurgiões quanto preocupações sobre a precisão e a
augmentation cirurgiões plásticos aumento. A análise comparativa dos leigos. No entanto, os cirurgiões plásticos profundidade das informações
mammoplasty: A e leigos. envolveu cirurgiões plásticos e foram mais críticos em relação à precisão técnica fornecidas pelo ChatGPT,
comparative analysis leigos, que avaliaram a precisão, a das respostas, enquanto os leigos consideraram especialmente em tópicos
between plastic surgeons clareza e a utilidade das as respostas mais claras e compreensíveis. O complexos como a cirurgia plástica.
and laypersons informações fornecidas pelo estudo destacou que o ChatGPT pode ser uma
ChatGPT sobre a cirurgia de ferramenta útil para fornecer informações
aumento mamário. iniciais sobre procedimentos médicos, mas
enfatizou a necessidade de supervisão por
profissionais de saúde.
A History of Innovation: Cevik J et al 2023 Revisão histórica Não se aplica, pois o O estudo revisa a evolução das A revisão destacou como as inovações em Embora o estudo não trate
Tracing the Evolution of estudo é uma modalidades de imagem técnicas de imagem, como a introdução da diretamente de complicações em
Imaging Modalities for the revisão de utilizadas no planejamento pré- angiotomografia e da ressonância magnética de pacientes, menciona como as
Preoperative Planning of literatura, e não operatório da reconstrução alta resolução, revolucionaram o planejamento limitações das técnicas de imagem
Microsurgical Breast envolve mamária microcirúrgica. cirúrgico, permitindo uma melhor visualização anteriores, como a baixa resolução e
Reconstruction diretamente dos vasos sanguíneos e tecidos. Isso levou a a falta de detalhes vasculares,
pacientes. melhores resultados cirúrgicos, com redução de poderiam levar a complicações intra e
complicações e melhoria na viabilidade dos pós-operatórias
retalhos usados na reconstrução mamária.
Can AI Think Like a Plastic Leypold T et al. 2023 Estudo transversal O estudo envolveu O estudo avaliou a capacidade do Os resultados mostraram que o GPT-4 foi capaz -
Surgeon? Evaluating GPT- 10 cirurgiões modelo de inteligência artificial de fornecer recomendações clínicas razoáveis
4’s Clinical Judgment in plásticos na GPT-4 em realizar julgamentos em muitos casos, demonstrando um bom
Reconstructive avaliação do clínicos relacionados a entendimento das práticas reconstrutivas
Procedures of the Upper desempenho do procedimentos reconstrutivos da básicas. No entanto, o estudo também destacou
Extremity GPT-4, e não extremidade superior. limitações significativas, especialmente em
envolveu casos complexos, em que o julgamento clínico
diretamente humano, baseado em experiência e intuição, era
pacientes. superior. A IA mostrou-se útil como ferramenta
de apoio, mas não substitui o julgamento clínico
especializado dos cirurgiões.
Accuracy and safety of Zhang Z et al. 2023 Estudo de validação 4 casos Os pesquisadores avaliaram a Os resultados mostraram que a navegação O estudo não relatou complicações
robotic navigation- de método. precisão e a segurança do uso da assistida por robótica melhorou maiores associadas ao uso da
assisted distraction navegação assistida por robótica significativamente a precisão do procedimento navegação assistida por robótica. No
osteogenesis for na realização de osteogênese por de osteogênese por distração. A média do erro entanto, como em qualquer
hemifacial microsomia distração (um procedimento de posicionamento do plano de osteotomia foi procedimento cirúrgico, houve a
cirúrgico usado para alongar de 1,77 ± 0,12 mm, e a do erro angular, de 8,94° ± 4,13°. A média do erro de possibilidade de complicações menores, como infecções ou
ossos) em pacientes com microsomia hemifacial. posicionamentodo distrator foi de 3,67 ± 0,23 mm, e a do erro angular, de 8,13° ± 2,73°. A satisfação dos pacientes no pósoperatório foi alta, e nenhum evento adverso ocorreu. desconforto pós-operatório, embora estas não tenham sido destacadas como problemas significativos no estudo.
Machine learning for prediction of delirium in patients with extensive burns after surgery Ren Y et al. 2023 Estudo de coorte 518 pacientes Os pesquisadores utilizaram técnicas de aprendizado de máquina para desenvolver um modelo preditivo de delírio em pacientes com queimaduras extensas após a cirurgia. O modelo de aprendizado de máquina mostrou uma alta acurácia na previsão de delírio em pacientes com queimaduras extensas após a cirurgia. O modelo de floresta aleatória (FA) superou os outros oito modelos em termos de desempenho preditivo (curva de característica operacional do receptor: 84,00%). Quando a validação externa foi realizada, o modelo de FA teve um bom desempenho (precisão: 77,12%; sensibilidade: 67,74%; e especificidade: 80,46%). O estudo não relatou complicações associadas ao uso do modelo de aprendizado de máquina.
ChatGPT’s quiz skills in different otolaryngology subspecialties: an analysis of 2,576 single-choice and multiple-choice board certification preparation questions Hoch CC et al. 2023 Estudo observacional de desempenho da IA 2.576 questões respondidas pelo chatGPT; não envolveu pacientes. O estudo avaliou as habilidades do ChatGPT em responder questões relacionadas a várias subespecialidades de otorrinolaringologia. O ChatGPT demonstrou um desempenho variado nas diferentes subespecialidades. Em algumas áreas, como otologia, o modelo mostrou uma taxa de acerto elevada, enquanto em outras, como a cirurgia de cabeça e pescoço, o desempenho foi menos eficaz. No geral, o ChatGPT conseguiu responder corretamente a uma proporção significativa das questões, mas com variações dependendo do tópico específico. O estudo não relatou complicações, mas destacou as limitações do ChatGPT em lidar com questões que exigem interpretação clínica complexa ou aplicação prática de conhecimento médico.
Machine-Learning Prediction of Capsular Contraction after Two- Stage Breast Reconstruction Chen Y et al. 2023 Estudo de coorte 209 pacientes O estudo aplicou técnicas de aprendizado de máquina para desenvolver um modelo preditivo para a ocorrência de contratura capsular após reconstrução mamária em duas etapas. O modelo de aprendizado de máquina demonstrou uma boa capacidade preditiva para a contratura capsular, com alta acurácia na identificação dos pacientes em risco. Vários fatores de risco foram identificados, incluindo características do paciente, detalhes da cirurgia e variáveis pós-operatórias. O estudo não relatou complicações clínicas diretamente associadas ao uso do modelo de aprendizado de máquina.
Risk predictions of hospital-acquired pressure injury in the intensive care unit based on a machine learning algorithm Tehrany PM et al. 2023 Revisão sistemática Não foi expecificado o número de pacientes. Os pesquisadores utilizaram um algoritmo de aprendizado de máquina para prever o risco de desenvolvimento de lesões por pressão adquiridas na UTI do hospital, pesquisando os bancos de dados PubMed e ISI com palavras-chave como intensive care unit, bedsore, pressure injury e machine learning, de 1° de novembro de 2022 a 11 de janeiro de 2023. O modelo de aprendizado de máquina mostrou uma alta capacidade preditiva para identificar pacientes em risco de desenvolver lesões por pressão. A precisão do modelo foi significativa, com boa sensibilidade e especificidade na previsão do risco. O estudo não relatou complicações clínicas diretamente associadas ao uso do modelo de aprendizado de máquina.
Workflow assessment of an augmented reality application for planning of perforator flaps in plastic reconstructive surgery: Game or game changer? Berger MF et al. 2023 Estudo transversal 7 pacientes Os pesquisadores avaliaram a aplicação da realidade aumentada (RA) no planejamento de retalhos perfurantes na cirurgia plástica reconstrutiva. A RA foi considerada uma ferramenta inovadora que pode transformar o planejamento e a execução de procedimentos cirúrgicos reconstrutivos. A RA propiciou melhorias significativas na visualização e no planejamento dos retalhos, proporcionando uma melhor compreensão da anatomia e facilitando a precisão do procedimento. O estudo não relatou complicações.
HI-MViT: A lightweight model for explainable skin disease classification Ding Y, et al. 2023 Estudo transversal e comparativo O estudo não especifica um número exato de pacientes, mas Os pesquisadores desenvolveram e testaram um modelo de baixo peso e de alta precisão para classificar doenças de pele, O HI-MViT mostrou desempenho eficaz na classificação de doenças de pele, com alta precisão e capacidade de explicação. O estudo destacou a eficiência do modelo em termos de O estudo não relatou complicações clínicas diretamente associadas ao uso do modelo.
based on modified MobileViT utiliza um conjunto de dados de imagens de pele para treinamento e avaliação do modelo. chamado Hierarchical Image Transformer with MobileViT (HIMViT). processamento e a capacidade de fornecer explicações sobre as decisões de classificação.
Quantization of extraoral free flap monitoring for venous congestion with deep learning integrated iOS applications on smartphones: a diagnostic study Hsu SY, et al. 2023 Estudo de coorte 122 pacientes Os pesquisadores desenvolveram e avaliaram um aplicativo integrado com aprendizado profundo para o monitoramento de congestãovenosa em enxertos livres extraorais, utilizando smartphones iOS. O aplicativo mostrou uma alta precisão na detecção de congestão venosa em comparação com métodos tradicionais de monitoramento. A integração da tecnologia de aprendizado profundo com dispositivos móveis permitiu um monitoramento mais acessível e em tempo real. O estudo não relatou complicações diretas associadas ao uso do aplicativo.
Machine learning approach for predicting inhalation injury in patients with burns Yang SY et al. 2023 Estudo de coorte 341 pacientes Os pesquisadores desenvolveram e validaram um modelo de aprendizado de máquina para prever lesões por inalação em pacientes com queimaduras. O modelo de aprendizado de máquina demonstrou boa acurácia na previsão de lesões por inalação, com capacidade significativa para identificar pacientes em risco. A abordagem ajudou a melhorar a triagem e o manejo dos pacientes, permitindo intervenções mais precoces e direcionadas. O estudo não relatou complicações diretas associadas ao uso do modelo.
Application of multiple deep learning models for automatic burn wound assessment Chang CW et al. 2023 Estudo transversal e comparativo 4.991 imagens de queimaduras iniciais e 1.050 imagens de palmas. Os pesquisadores aplicaram múltiplos modelos de aprendizado profundo para a avaliação automática de feridas por queimaduras. Os modelos de aprendizado profundo demonstraram um desempenho eficaz na avaliação automática das queimaduras. A combinação de múltiplos modelos ajudou a melhorar a precisão e a consistência das avaliações, oferecendo uma ferramenta valiosa para o monitoramento e a gestão das feridas por queimaduras. O estudo não relatou complicações clínicas associadas diretamente ao uso dos modelos.
Finetuning of GLIDE stable diffusion model for AI- based text-conditional image synthesis of dermoscopic images Shavlokhova V et al. 2023 Estudo transversal e comparativo 10.015 imagens dermatoscópicas Os pesquisadores realizaram um ajuste fino no modelo Guided Language to Image Diffusion for Education (GLIDE) de difusão estável, para gerar imagens dermatoscópicas a partir de descrições textuais. O objetivo foi criar um sistema que pudesse produzir imagens realistas e precisas de lesões cutâneas, baseadas em entradas textuais que descrevem características dermatológicas específicas. Os resultados indicaram que as imagens geradas tinham graus variados de qualidade e realismo, com nevos melanocíticos e melanoma tendo maior similaridade com imagens reais do que outras classes. A integração de imagens sintéticas melhorou o desempenho de classificação do modelo, resultando em maior exatidão e precisão. A avaliação de IA mostrou desempenho superior em comparação ao do dermatologista. O estudo não relatou complicações clínicas.
Feeling the beat: a smart hand exoskeleton for learning to play musical instruments Lin M et al. 2023 Ensaio clínico O estudo não especifica o número de participantes humanos, pois o foco principal foi no desenvolvimento e na avaliação da tecnologia do exoesqueleto robótico para aprendizado de instrumentos musicais. Os pesquisadores desenvolveram um exoesqueleto inteligente para a mão, projetado para auxiliar no aprendizado de instrumentos musicais. O exoesqueleto inteligente mostrou-se eficaz em guiar os usuários mediante padrões de movimento específicos, ajudando-os a aprender a tocar instrumentos musicais de forma mais rápida e precisa. A tecnologia demonstrou potencial para ser uma ferramenta de apoio no aprendizado de música, especialmente para iniciantes ou pessoas com dificuldades motoras. O estudo não apresentou complicações clínicas, mas os usuários podem apresentar dificuldades de adaptação, conforto e calibragem.
Construction and Sakakibara S et al. 2023 Estudo de coorte 50 pacientes Os pesquisadores desenvolveram O algoritmo mostrou alta precisão na As principais complicações ou
Validation of an Image e validaram um algoritmo de discriminação entre necrose e outras feridas em limitações relatadas no estudo
Discrimination Algorithm aprendizado de máquina para úlceras por pressão. A validação do modelo incluem: variabilidade das imagens (o
to Discriminate Necrosis discriminar necrose de feridas em indicou que ele pode ser uma ferramenta útil que pode influenciar a precisão do
from Wounds in Pressure imagens de úlceras por pressão. O para profissionais de saúde, auxiliando na algoritmo), generalização do modelo
Ulcers objetivo era melhorar a precisão avaliação rápida e precisa das condições das (o algoritmo foi treinado com um
na identificação de necrose em feridas e facilitando a tomada de decisões conjunto específico de dados),
úlceras, o que é crucial para o clínicas. necessidade de validação adicional (é
tratamento adequado. necessária uma validação adicional
em uma escala maior e em diferentes
cenários clínicos para confirmar sua
robustez e aplicabilidade prática).
Analysis of Watson for Park H et al. 2023 Estudo 183 pacientes Os pesquisadores compararam as O estudo encontrou uma taxa de concordância As principais complicações ou
oncology and clinicians’ observacional e recomendações de tratamento global de 73% entre as recomendações feitas limitações identificadas no estudo
treatment comparativo fornecidas pelo sistema de pelo WFO e pelos oncologistas. As áreas com incluem: discordâncias nas
recommendations for inteligência artificial Watson for maior discordância foram relacionadas à escolha recomendações, dependência de
patients with breast Oncology (WFO) com as da quimioterapia, em que o WFO dados de treinamento (que podem
cancer in Korea: A single recomendações feitas por frequentemente recomendava regimes não refletir completamente as
center experience oncologistas humanos para diferentes dos sugeridos pelos médicos. As populações ou práticas clínicas
pacientes com câncer de mama. discordâncias também ocorreram em casos mais locais), aceitação pelos médicos
complexos, em que múltiplas linhas de (dependendo da confiança nos
tratamento estavam disponíveis. sistemas de IA e das experiências
prévias com suas sugestões).
The Composition of Man-Lok L et al. 2023 Estudo O estudo não Os pesquisadores utilizaram um A aplicação da IA permitiu uma análise mais Limitações de generalização
Antiaging Scales for Facial observacional com especifica sistema de IA para avaliar e precisa e objetiva das escalas de (capacidade de generalizar os dados
Rejuvenation: Assessed o uso de IA diretamente o compor escalas de rejuvenescimento facial, resultando em uma para todas as populações pode ser
with Artificial Intelligence número de rejuvenescimento facial. melhor compreensão dos componentes críticos limitada), dependência dos dados de
pacientes, pois o que devem ser considerados ao se avaliar o entrada, interpretação dos dados
foco estava na sucesso de procedimentos de rejuvenescimento (que deve ser feita por profissionais) e
análise das escalas facial. vieses de análise (se os dados de
de treinamento da IA incluírem vieses,
rejuvenescimento isso pode afetar negativamente a
facial utilizando IA, composição e a interpretação das
não na avaliação escalas de rejuvenescimento facial).
clínica direta de
indivíduos.
Infrared spectroscopic Yeh K et al. 2023 Estudo Não utiliza O estudo desenvolveu e avaliou Os resultados mostraram que a técnica ISLSCM Desafios técnicos (requer uma
laser scanning confocal experimental de pacientes uma nova técnica de imagem pode gerar imagens químicas de alta resolução calibração cuidadosa para garantir
microscopy for whole- desenvolvimento diretamente. chamada microscopia confocal em lâminas de tecido inteiras, superando as precisão e reprodutibilidade),
slide chemical imaging. tecnológico de varredura a laser infravermelha limitações das técnicas tradicionais de imagem limitações de aplicabilidade e tempo
espectroscópica (infrared química, como a resolução limitada e o longo de processamento.
spectroscopic laser scanning tempo de aquisição.
confocal microscopy, ISLSCM, em
inglês). Essa técnica foi usada para
gerar imagens químicas em
lâminas inteiras de amostras de
tecido, com o objetivo de
identificar e mapear
componentes químicos em alta
resolução.
Unsupervised anomaly Hayajneh A et al. 2023 Estudo de O estudo não O estudo aplicou uma técnica de O modelo baseado em StyleGAN2 foi capaz de Complexidade técnica, generalização
appraisal of cleft faces desenvolvimento envolveu adaptação de modelo baseada no detectar e avaliar anomalias em rostos com do modelo (o estudo utilizou apenas
using a StyleGAN2-based tecnológico diretamente StyleGAN2 para realizar a fissura labial e palatina de forma eficaz. A técnica um banco de dados, sendo necessária
model adaptation pacientes avaliação não supervisionada de demonstrou a capacidade de identificar validação em todos os pacientes) e
technique humanos. Em vez anomalias em rostos com fissura características faciais anômalas, o que pode ser interpretação dos dados por um
disso, utilizou um labial e/ou palatina. O modelo foi profissional.
conjunto de dados de imagens faciais para treinar e testar o modelo de IA. treinado para gerar representações faciais e identificar anomalias em comparação com rostos normais, sem a necessidade de rótulos explícitos de anomalias. útil para melhorar o diagnóstico e o planejamento cirúrgico para esses pacientes.
Convolutional neural network models for automatic diagnosis and graduation in skin frostbite. Sun J, et al. 2023 Estudo transversal e comparativo 71 imagens foram utilizadas para treinamento. Os pesquisadores utilizaram modelos de rede neural convolucional para analisar imagens de queimaduras por congelamento de pele e compararam o desempenho com os de dois residentes do departamento de queimados. A abordagem identificou corretamente todas as ulcerações por congelamento de grau IV (18/18, 100%), mas com 1 erro no diagnóstico de grau. A precisão da abordagem em todo o conjunto de teste foi de 97,39% (112/115). A precisão dos 2 residentes foi de 77,39% e 73,04%. Limitação de generalização, dependência dos dados de treinamento, interpretação dos dados por profissionais da saúde e possíveis vieses de análise.
Comparative study of ChatGPT and human evaluators on the assessment of medical literature according to recognised reporting standards Roberts RH et al. 2023 Estudo transversal e comparativo O estudo não envolveu pacientes diretamente, pois focou na avaliação de literatura médica em vez de intervenções clínicas. Os pesquisadores utilizaram o ChatGPT e avaliadores humanos para analisar e avaliar artigos de literatura médica com base em padrões de relatório estabelecidos, como Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT), Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta- Analyses (PRISMA), e outros critérios de qualidade. Os avaliadores humanos foram capazes de fornecer avaliações mais detalhadas e contextuais, refletindo uma compreensão mais profunda dos nuances dos estudos médicos. O estudo evidenciou que, enquanto o ChatGPT pode ser uma ferramenta útil na triagem e avaliação inicial de literatura médica, a revisão e o julgamento final ainda dependem muito da expertise humana para garantir a precisão e a compreensão abrangente dos padrões de qualidade. O ChatGPT pode não captar todas as nuances e complexidades dos estudos médicos, resultando em avaliações menos precisas ou detalhadas.
A eficácia do ChatGPT depende da qualidade dos dados de treinamento e dos algoritmos subjacentes, o que pode limitar sua capacidade de avaliar literatura médica com precisão.
A interpretação final das avaliações ainda requer o julgamento humano para garantir que os padrões de relatório sejam aplicados corretamente e que todas as nuances sejam consideradas.
Efficacy of navigation system-assisted distraction osteogenesis for hemifacial microsomia based on artificial intelligence for 3 to
18 years old: study protocol for a randomized controlled single-blind trial 		Liu X et al. 2024 Ensaio clínico randomizado, controlado, simples-cego 22 pacientes Grupo de intervenção: pacientes tratados com osteogênese por distração utilizando um sistema de navegação assistido por IA. Esse sistema visa ajudar na precisão e na eficácia do procedimento cirúrgico, guiando o cirurgião durante a distração óssea.
Grupo de controle: pacientes submetidos ao mesmo procedimento de osteogênese por distração, mas sem o auxílio do sistema de navegação assistido por IA. 		Primários: a eficácia do sistema de navegação assistido por IA foi avaliada com base em parâmetros como a precisão do procedimento cirúrgico, a melhoria nas deformidades faciais, e os resultados clínicos pós-operatórios.
Secundários: A análise incluiu a comparação dos tempos operatórios, a frequência de complicações, e a avaliação de qualidade de vida dos pacientes. 		Possíveis efeitos adversos: os potenciais riscos e complicações associados ao uso do sistema de navegação assistido por IA podem incluir falhas tecnológicas, erros na navegação, ou complicações cirúrgicas.
Desafios de implementação: o estudo enfrentou desafios relacionados à implementação e integração da IA no ambiente cirúrgico, bem como à manutenção da cegueira do estudo para garantir a imparcialidade dos resultados.
Predicting overall survival in chordoma patients using machine learning models: a web-app application Cheng P et al. 2023 Estudo de coorte 724 pacientes Foram desenvolvidos e testados vários modelos de aprendizado de máquina para prever a sobrevivência geral dos pacientes com cordoma. Esses modelos utilizaram dados clínicos e Os modelos de aprendizado de máquina mostraram uma capacidade significativa de prever a sobrevivência geral dos pacientes com cordoma, com precisão variando conforme o modelo e as variáveis utilizadas.
A aplicação web desenvolvida proporcionou uma 		Qualidade dos dados: a precisão dos modelos pode ser afetada pela qualidade e completude dos dados clínicos e demográficos utilizados. Generalização dos modelos, dependência tecnológica: a
demográficos dos pacientes, e foram integrados em uma aplicação web, permitindo que médicos e pesquisadores utilizem a ferramenta para prever a sobrevivência dos pacientes com base em seus dados individuais. interface prática e acessível para a utilização dos modelos preditivos, facilitando a integração dos resultados na prática clínica. utilização da aplicação web requer acesso a tecnologia e treinamento para que os profissionais de saúde possam interpretar e utilizar adequadamente as previsões geradas pelos modelos.
Applications of the Natural Language Processing Tool ChatGPT in Clinical Practice: Comparative Study and Augmented Systematic Review Schopow N et al. 2023 Estudo comparativo e revisão sistemática O estudo não envolve diretamente um número específico de pacientes, pois foca na análise das aplicações do ChatGPT na prática clínica, não em um estudo clínico com pacientes. O estudo avalia e compara o uso do ChatGPT em diferentes aplicações clínicas, incluindo apoio na tomada de decisão, geração de relatórios e assistência em tarefas administrativas.
Foi realizada uma revisão sistemática para compilar e avaliar a literatura existente sobre o uso do ChatGPT na prática clínica, destacando suas aplicações e limitações. 		O ChatGPT demonstrou potencial para melhorar a eficiência e a precisão em várias tarefas clínicas, embora existam desafios e limitações a serem abordados.
A integração do ChatGPT nas práticas clínicas pode oferecer benefícios significativos, mas requer uma avaliação contínua para garantir que as aplicações sejam precisas e seguras. 		Precisão e confiabilidade: A precisão das respostas geradas pelo ChatGPT pode variar, e a ferramenta deve ser usada com cautela para garantir que as informações fornecidas sejam precisas e confiáveis.
Segurança dos dados: A utilização do ChatGPT na prática clínica levanta preocupações sobre a segurança e a privacidade dos dados dos pacientes, especialmente em relação à proteção de informações sensíveis.
Feasibility of intraoperative image guidance in burn excision surgery with multispectral imaging and deep learning. Yu S et al. 2024 Estudo de viabilidade O estudo não especifica diretamente o número de pacientes, pois foca na viabilidade e aplicação da tecnologia durante a cirurgia de excisão de queimaduras realizadas em 6 suínos. Tecnologia utilizada: imagem multiespectral combinada com aprendizado profundo.
Procedimento: a tecnologia foi empregada para fornecer orientação intraoperatória durante a excisão de queimaduras, com o objetivo de melhorar a precisão e a eficácia da remoção de tecido queimado. 		A tecnologia ajudou a melhorar a precisão na identificação e remoção de tecido queimado, proporcionando melhores resultados intraoperatórios.
A aplicação da tecnologia mostrou potencial para aumentar a eficiência da cirurgia, facilitando uma abordagem mais dirigida e menos invasiva. 		Adaptação clínica: a implementação da tecnologia em ambientes clínicos reais pode enfrentar desafios relacionados à adaptação da equipe cirúrgica e à integração com os sistemas existentes.
Validation of ChatGPT 3.5 as a Tool to Optimize Readability of Patientfacing Craniofacial Education Materials Vallurupalli M et al. 2024 Estudo de validação de tecnologia - O objetivo foi avaliar o ChatGPT
3.5 como ferramenta para otimizar materiais de educação craniofacial voltados para o paciente. 		O uso do ChatGPT 3.5 ajudou a melhorar a legibilidade dos materiais educacionais, tornando-os mais compreensíveis para o públicoalvo.
A legibilidade dos materiais foi avaliada antes e depois da intervenção da IA, com melhorias significativas observadas na compreensão dos textos. 		Dependência da qualidade da IA: pode haver limitações nas capacidades da IA para captar nuances específicas ou contextos médicos detalhados que são importantes para a educação do paciente.
É necessário continuar a validação dos materiais otimizados com feedback direto de pacientes e profissionais de saúde para garantir que os materiais sejam adequados e eficazes.
Deep Learning-Based Diagnostic System for Velopharyngeal Insufficiency Based on Videofluoroscopy in Patients With Repaired Cleft Palates Ha JH et al. 2023 Estudo transversal e comparativo 714 casos Os pesquisadores desenvolveram e aplicaram um sistema de diagnóstico para avaliar a insuficiência velofaríngea (IVF) em pacientes com palato fissurado reparado. A intervenção consistiu na análise de videofluoroscopias, utilizando o modelo de aprendizado profundo para identificar e classificar a presença e a gravidade da IVF. O sistema baseado em aprendizado profundo demonstrou alta precisão na detecção de IVF, com taxas de acurácia, sensibilidade e especificidade superiores às dos métodos convencionais. Dependência de grandes volumes de dados: o sistema requer grandes volumes de dados anotados para treinamento adequado, o que pode não estar disponível em todos os centros de saúde.
Integração clínica: a implementação do sistema na prática clínica exige a adaptação dos profissionais de saúde e a integração com os fluxos de trabalho existentes.
Wearable Prophylaxis Tool for AI-Driven Identification of Early Warning Patterns of Pressure Ulcers Gruenerbel L et al. 2023 Estudo de coorte 60 pacientes Os pesquisadores desenvolveram uma ferramenta de IA vestível para monitorar continuamente os sinais vitais e padrões de movimento dos pacientes. O objetivo era identificar padrões precoces que poderiam indicar o desenvolvimento iminente de úlceras por pressão, permitindo intervenções preventivas. A aplicação da IA através da ferramenta vestível mostrou-se eficaz na detecção precoce de padrões que precedem o desenvolvimento de úlceras por pressão. O sistema conseguiu identificar com precisão as situações de risco, proporcionando uma oportunidade para intervenções antecipadas que poderiam prevenir a formação dessas úlceras. Devido ao desconforto com o sistema de sensor, vários pacientes se retiraram do estudo.
Introduction of Deep Learning-Based Infrared Image Analysis to Marginal Reflex Distance 1 Measurement Method to Simultaneously Capture Images and Compute Results: Clinical Validation Study. Song B et al. 2023 Estudo de coorte 77 pacientes Os pesquisadores introduziram um método de medição de Marginal Reflex Distance 1 (MRD1) que utiliza análise de imagens infravermelhas combinada com um sistema de aprendizado profundo. Esse método permite a captura simultânea de imagens e o cálculo automático dos resultados. O método proposto foi validado clinicamente e demonstrou ser preciso e eficaz na medição de MRD1. A tecnologia permitiu a automação do processo, melhorando a consistência e a rapidez da avaliação em comparação com métodos tradicionais. Além disso, pode ser facilmente aplicada em ambientes clínicos. Dependência da qualidade da imagem: a precisão do sistema depende da qualidade das imagens infravermelhas capturadas.
Problemas com a captura de imagens podem afetar os resultados.
Necessidade de validação contínua: embora os resultados sejam promissores, a eficácia do sistema deve ser continuamente validada em diferentes contextos clínicos para garantir a aplicabilidade ampla.
Comparison of large language models in management advice for melanoma: Google’s AI BARD, BingAI and ChatGPT Mu X et al. 2023 Estudo transversal e comparativo Foram feitas 5 perguntas às diferentes IAs (ChatGPT, BARD e
BingAI) 		A intervenção consistiu em testar e comparar as respostas das IAs em relação ao manejo do melanoma. Os pesquisadores analisaram como cada modelo abordava diferentes aspectos do tratamento e aconselhamento do melanoma. Este estudo demonstra que o ChatGPT supera marginalmente o BARD e o BingAI no fornecimento de aconselhamento clínico confiável e baseado em evidências, mas eles ainda enfrentam limitações em termos de profundidade e especificidade. Pesquisas futuras devem melhorar o desempenho do LLM integrando bancos de dados especializados e conhecimento especializado para apoiar o atendimento centrado no paciente. Variabilidade nas respostas: a qualidade e a precisão das respostas variaram entre os modelos, o que pode influenciar negativamente a tomada de decisões clínicas.
Dependência do treinamento dos modelos: a eficácia das respostas depende do conjunto de dados usado para treinar cada modelo, que pode não cobrir todas as nuances do manejo do melanoma.
Risco de informação imprecisa: há um risco inerente de que os modelos forneçam informações imprecisas ou desatualizadas, o que pode afetar o tratamento do paciente se não for adequadamente verificado por profissionais de saúde.
The effect of double W tension-reduced suture technique on the abdominal scars following the da Vinci robot-assisted gastrectomy for severely obese patients Chen W et al. 2023 Estudo de coorte 40 incisões foram comparadas. Analisar o efeito de um novo tipo de sutura com tensão reduzida, denominada “técnica de sutura com tensão reduzida em W duplo”, nas cicatrizes abdominais após gastrectomia assistida por robô Da Vinci em pacientes gravemente obesos, comparando com a técnica convencional. Os resultados mostraram que a técnica de sutura em W duplo reduziu significativamente a tensão nas bordas das feridas, resultando em cicatrizes mais estéticas e menos complicações associadas à cicatrização, como deiscência de ferida ou formação de cicatrizes hipertróficas. Embora não tenha sido um foco primário, a técnica de sutura deve ser monitorada quanto ao risco de infecção, que pode ser uma complicação comum em pacientes obesos.
A técnica pode apresentar diferente eficácia a depender do grau da obesidade do paciente.
Requer treinamento adequado para os aplicadores.
Bard Versus the 2022 American Society of Plastic Surgeons In-Service Examination: Performance on the Najafali D et al. 2023 Estudo transversal e comparativo 231 perguntas A intervenção consistiu em testar a IA Bard com as questões do exame da American Society of Plastic Surgeons (ASPS) para avaliar seu desempenho em relação ao exame real, que é 231 questões foram incluídas. O Bard respondeu a 143 questões corretamente, correspondendo a uma precisão de 62%. A seção de melhor desempenho foi a parte abrangente (73%).
Quando comparado com residentes integrados nacionalmente, o Bard pontuou no 74° percentil 		Não há complicações clínicas. Aplicabilidade na prática clínica: embora a IA possa ter um bom desempenho em exames teóricos, a aplicação prática do conhecimento médico pode requerer habilidades e
Examination in Its Intern Year aplicado aos residentes de cirurgia plástica. para o ano de pós-graduação (PGY)-1, 34° percentil para PGY-2, 20° percentil para PGY-3, 8° percentil para PGY-4, 1° percentil para PGY-5 e 2° percentil para PGY-6.
O Bard superou mais da metade dos residentes integrados do primeiro ano (74° percentil). 		julgamento clínico que uma IA ainda não detém.
Interpretação das perguntas: a IA pode enfrentar desafios na interpretação correta das perguntas ou na aplicação de conhecimento clínico em cenários específicos.
Validating a novel natural language processing pathway for automated quality assurance in surgical oncology: incomplete excision rates of 34,955 basal cell carcinomas Ali SR et al. 2023 Análise retrospectiva, multicêntrica e panespecializada 34.955 lesões em
15.657 pacientes 		A intervenção consistiu na aplicação de uma IA para analisar registros médicos e identificar taxas de excisão incompleta em cirurgias de remoção de carcinomas basocelulares. O estudo validou a eficácia do método da IA, demonstrando que ele pode ser utilizado para avaliar automaticamente as taxas de excisão incompleta de carcinomas basocelulares, o que pode ajudar na melhoria da qualidade cirúrgica e no acompanhamento dos pacientes. Precisão do processamento de linguagem natural: a acurácia do processamento de linguagem natural depende da qualidade dos dados de entrada e da capacidade do algoritmo de interpretar corretamente as informações.
Robotic Microsurgery in Extremity Reconstruction - Experience with a Novel Robotic System Besmens IS et al. 2023 Estudo de avaliação do uso de um novo sistema para microcirurgia robótica. 6 pacientes Uso do Symani Surgical System para a reconstrução de extremidades. As anastomoses microvasculares foram mais lentas em comparação à microcirurgia convencional, mas todas as anastomoses foram patentes. O dimensionamento de movimento da plataforma permite que o cirurgião execute micromovimentos precisos somente com manipulação mínima do tecido, e a anatomia de difícil alcance se torna acessível mais facilmente. Atualmente, o sistema tem um campo de aplicação restrito. Embora possasuturar vasos e nervos de forma eficaz, atualmente não pode ser usado para dissecar essas estruturas. Os cirurgiões ainda devem confiar em técnicas microcirúrgicas estabelecidas para abordagens cirúrgicas e preparação de vasos e nervos.
Computer-aided designed 3D-printed polymeric scaffolds for personalized reconstruction of maxillary and mandibular defects: a proof-ofconcept study Mattavelli D et al. 2024 Estudo pré-clínico para investigar a viabilidade, reprodutibilidade e eficácia de um algoritmo de reconstrução 6 cabeças de cadáveres Algoritmo de reconstrução com 3 fases: 1) produção do scaffold (desenho assistido por computador e impressão 3D em ácido polilático); 2) simulação cirúrgica em cabeças de cadáveres (osteotomias guiadas por navegação e fixação do scaffold); e 3) avaliação da reconstrução (conformidade morfológica óssea e oclusal, simetria e testes de estresse mecânico). O algoritmo reconstrutivo foi viável e reprodutível em um ambiente pré-clínico. Os resultados funcionais e estéticos foram satisfatórios independentemente da complexidade do defeito. O tamanho limitado da amostra impediu qualquer análise estatística, e o algoritmo de reconstrução aó pôde ser testado duas vezes para cada tipo de defeito, que é o mínimo para verificar a reprodutibilidade. Isso limita a validade dos testes de estresse mecânico e impede análises adicionais sobre o risco de infecções, avaliação da nova formação óssea e integração em longo prazo do andaime.
VGG19 demonstrates the highest accuracy rate in a nine-class wound classification task among various deep learning networks: a pilot study Lee JW et al. 2024 Estudo de desenvolvimento e validação de sistema de classificação 8.173 imagens de dados de treinamento e 904 imagens de dados de teste. Foram estabelecidas, treinadas e testadas nas mesmas imagens de feridas (divididas em 9 classificações) 6 redes de aprendizado profundo: VGG16, VGG19, EfficientNet-B0, EfficientNet-B5, RepVGG-A0 e RepVGG-B0. A precisão geral variou de 74,0% a 82,4%. De todas as redes, a VGG19 atingiu a maior precisão, com 82,4%. Uma importante limitação é fato de que as feridas foram fotografadas somente em uma instituição sob as mesmas configurações (por exemplo, iluminação, distância da lente aos objetos). É possível que este sistema possa demonstrar menor precisão para fotografias de feridas em diferentes configurações em diferentes instituições. Mais pesquisas são necessárias, envolvendo um conjunto de dados maior de vários hospitais.
Robot-Assisted Pelvic Dissection for Enlarged Lymph Nodes in Melanoma Improves Recovery with Equivalent Oncological Outcomes to Open Pelvic Dissection Roshan A et al. 2024 Estudo de coorte observacional e retrospectivo 22 pacientes. Foram revisados todos os pacientes submetidos à dissecção de linfonodos pélvicos para melanoma macroscópico em uma instituição e os métodos utilizados: dissecção aberta de linfonodo pélvico e dissecção de linfonodo pélvico assistida por robô. A dissecção assistida por robô é eficaz na remoção de linfonodos pélvicos volumosos em melanoma, com recuperação mais curta e intervalo reduzido para iniciar terapia adjuvante em comparação com a dissecção aberta. Não houve diferenças estatísticas na taxa de complicações pós-cirúrgicas relatadas em geral entre os dois grupos.
Natural language processing to automate a web-based model of care and modernize skin cancer multidisciplinary team meetings Ali SR et al. 2024 Estudo de análise e validação de modelo de extração de informações 893 pacientes
(1.045 lesões) 		Uso de um aplicativo da web com uma interface de programação de aplicativo personalizada para fornecer um sistema automatizado de apoio às decisões clínicas relacionadas a câncer de pele. Foi observada alta precisão da ferramenta baseada em processamento de linguagem natural quando comparada com previsões humanas, com um valor geral de 0,92. O artigo deixa claro que é importante observar que essas descobertas devem ser consideradas preliminares e geradoras de hipóteses, de forma que o próximo passo essencial para estabelecer a validade desta ferramenta seria aplicá-la prospectivamente em uma coorte independente, permitindo uma avaliação em tempo real de seu desempenho e confiabilidade.
Revisiting basal cell carcinoma clinical margins: Leveraging natural language processing and multivariate analysis with updated Royal College of Pathologists histological reporting standards Ali SR et al. 2023 Estudo de análise retrospectiva, consecutiva, multicêntrica e panespecializada 1.447 carcinomas basocelulares (CBCs) Utilização de modelo validado de extração de informações de processamento de linguagem natural para analisar CBCs tratados com excisão cirúrgica usando uma margem clínica predeterminada. Margens periféricas clínicas maiores do que as indicadas pelas diretrizes atuais podem ser necessárias para atingir taxas de excisão 2 95%. Apesar de o estudo usar um algoritmo de processamento de linguagem natural em mais de 34 mil CBCs em um período de 17 anos, apenas 5% tinham dados completos, fator que limita a credibilidade dos resultados. Portanto, os resultados devem ser interpretados com um grau adicional de cautela.
Easing the Burden on Caregivers- Applications of Artificial Intelligence for Physicians and Caregivers of Children with Cleft Lip and Palate Chaker, Sara C et al. 2024 Estudo de análise e validação de ferramenta de IA para auxílio ao paciente 13 perguntas Utilização das perguntas referentes ao pós-operatório de lábio leporino e/ou palatino no ChatGPT para comparação com respostas desenvolvidas por cirurgiões plásticos pediátricos seniores. O ChatGPT teve uma taxa de precisão de resposta a perguntas pós-operatórias de 69% quando comparado com respostas de especialistas no assunto, com seus maiores erros sendo erros de informação. Não se aplica.
Artificial Intelligence in Plastic Surgery: Insights from Plastic Surgeons, Education Integration, ChatGPT’s Survey Predictions, and the Path Forward Farid, Yasser et al. 2024 Análise qualitativa de pesquisa de conhecimento 153 cirurgiões plásticos Aplicação de pesquisa com 34 perguntas focadas no papel da IA na cirurgia plástica para cirurgiões plásticos de todo o mundo. Uma proporção significativa de cirurgiões plásticos tem experiência limitada com IA, com apenas 17,3% relatando experiência moderada ou extensa com IA em cirurgia plástica. Uma das preocupações levantadas pelos cirurgiões plásticos é a potencial dependência excessiva da tecnologia de IA e seu impacto no julgamento clínico. Os entrevistados nessa pesquisa provinham principalmente da América do Sul, o que introduz uma limitação à generalização das descobertas do estudo. Práticas de cirurgia plástica e a integração de tecnologias de IA podem ser influenciadas por disparidades regionais em infraestrutura de saúde, fatores econômicos e recursos educacionais.
Artificial Intelligence in Plastic Surgery: ChatGPT as a Tool to Address Disparities in Health Literacy. Wang, Anya et al. 2024 Estudo deanálise de ferramenta de IA Não se aplica. Utilização do ChatGPT para a transformação de material informativo disponível na internet sobre “reconstrução mamária” em nível de linguagem de 5ª série. O ChatGPT não demonstrou simplificar artigos relacionados à saúde de uma ampla gama de sites de forma inequívoca, e não está no nível de substituir as interações médico-paciente. No entanto, sua capacidade de aumentar significativamente a legibilidade dos recursos do paciente fez com que os autores a recomendassem o ChatGPT como uma ferramenta para pacientes em sua busca por informações sobre procedimentos plásticos e reconstrutivos, e como um auxílio para profissionais médicos entenderem como simplificar suas explicações de procedimentos médicos para pacientes. Não se aplica.
Expanding Cosmetic Plastic Surgery Research With ChatGPT Gupta, Rohun et al. 2023 Estudo de caso Não se aplica. Foi dados ao ChatGPTo comando “dar novas ideias de revisão sistemática” para os 6 principais procedimentos cirúrgicos e 6 principais procedimentos não cirúrgicos na área de cirurgia plástica estética. O ChatGPT demonstrou que pode ser uma ferramenta viável para ajudar os clínicos a elaborar novas ideias de revisão sistemática. A precisão geral foi de 55%. Além disso, foi observado que o ChatGPT era muito mais preciso quando prompts específicos eram fornecidos, resultando em uma taxa de precisão de 35% para tópicos gerais e 75% para tópicos específicos. O estudo apresenta limitações, tendo em vista que o programa foi treinado em um conjunto de dados que foi atualizado pela última vez em setembro de 2021. Alguns tópicos de revisão sistemática propostos, não publicados anteriormente, foram publicados no final de 2021 ou depois.

Abbreviatura: IA, inteligência artificial.

Tabela 1 - Compilação dos artigos incluídos na revisão sistemática

Discussão

A utilização da IA nos procedimentos cirúrgicos sofreu uma grande evolução nos últimos anos. Os estudos desta revisão evidenciam que a integração dos métodos de aprendizado de máquina à prática dos cirurgiões auxilia na obtenção de melhores resultados na rotina cirúrgica. Quatro estudos10-12 abordam a integração da IA na cirurgia de reconstrução mamária. Com o advento dessa tecnologia, constatou-se melhora na visualização dos vasos sanguíneos e dos tecidos em relação às reconstruções que não utilizam IA. Dessa forma, os fatores de risco do procedimento são identificados precocemente, o que reduz as complicações do intra e do pós-operatórios.10-12

Outra questão a ser apontada é a avaliação do desempenho do ChatGPT (OpenAI, Inc., São Francisco, CA, Estados Unidos) no fornecimento de respostas sobre cirurgia plástica.13-15Dos estudos analisados, 14 relataram aconselhamento fornecido por IA, o que demonstrou que o ChatGPT pode servir como uma ferramenta complementar para os cirurgiões, ao oferecer informações cruciais para os pacientes e promover a resolução de problemas relacionados ao procedimento cirúrgico.16 Também foi avaliada13-15 a visão dos cirurgiões em relação às respostas fornecidas pelo ChatGPT quando questionado sobre procedimentos cotidianosda cirurgia plástica. Os profissionais apontaram que as respostas foram relevantes e precisas nos tópicos mais simples; entretanto, no que tange a tópicos de alta complexidade, o ChatGPT apresentou respostas superficiais, e somente forneceu uma visão geral do assunto.13-15

Um ponto a ser destacado é a utilização do aprendizado profundo - um aprendizado de máquina baseado na análise preditiva de algoritmos -, que foi considerado uma ferramenta eficiente na gestão de feridas cirúrgicas. Com esse método de avaliação, a IA foi capaz de identificar infecções e realizar a previsão de complicações de feridas pós-operatórias, e alcançou uma precisão de 96% em sua avaliação.17 Ademais, um artigo que analisa essa mesma ferramenta em pacientes queimados evidenciou a capacidade de predição da IA para sítios com necessidade de enxerto, ocorrência de complicações e até a internação hospitalar prolongada a partir das lesões na pele.18-20

Em relação ao transoperatório, os artigos majoritariamente abordaram a RA oferecida pela IA. Com essa ferramenta, há melhorias significativas na visualização e no planejamento dos retalhos perfurantes na cirurgia plástica reconstrutiva, o que proporciona uma melhor compreensão da anatomia e aumenta a precisão do procedimento. Também é necessário salientar que, com essa visualização, é possível ter uma projeção do volume, do formato eda simetria das estruturas abordadas para reconstrução, rejuvenescimento ou embelezamento já no pré-operatório.21,22

Embora este estudo apresente resultados promissores sobre o uso da IA na cirurgia plástica, algumas limitações importantes devem ser consideradas. Em primeiro lugar, a IA ainda é uma tecnologia emergente nessa área, e a falta de regulamentação específica representa um desafio significativo. A ausência de diretrizes claras e padronizadas pode comprometer a segurança e a confiabilidade dos dados processados pelas ferramentas de IA, o que levanta questões quanto à validação dos resultados obtidos.23

Outra limitação relevante é o viés associado à responsabilidade ética e legal nas decisões médicas baseadas em IA. A falta de regulamentação por parte de órgãos de saúde deixa indefinido o papel da IA no apoio à decisão clínica, o que cria incertezas quanto à responsabilização em casos de erros ou resultados indesejados. Esse cenário destaca a necessidade urgente de uma estrutura regulatória que contemple tanto a proteção dos pacientes quanto a segurança jurídica dos profissionais de saúde.24-26

Além disso, o uso eficaz de ferramentas de IA na cirurgia plástica requer um nível elevado de conhecimento técnico por parte das equipes médicas, o que limita sua adoção em larga escala. A necessidade de treinamento especializado pode criar barreiras para a implementação dessa tecnologia em clínicas e hospitais que não dispõem de recursos suficientes para capacitação contínua.27,28

Finalmente, o conceito de caixa-preta inerente a muitos algoritmos de IA representa outra limitação crítica. A falta de transparência nos processos automatizados de tomada de decisão dificulta a compreensão de como e por que certas recomendações são feitas. Essa opacidade limita o controle sobre os dadose dificulta a avaliação crítica dos resultados, o que pode reduzir a confiança dos profissionais de saúde na aplicação dessas ferramentas.23

Em resumo, apesar dos avanços, a plena integração da IA na cirurgia plástica enfrenta desafios significativos que precisam ser abordados por meio de regulamentação adequada, treinamento especializado e maior transparência nos processos de tomada de decisão.

Conclusão

A análise dos resultados encontrados evidencia a crescente incorporação da IA na cirurgia plástica. Em diferentes subespecialidades, a IA tem mostrado seu potencial, como na reconstrução mamária, em que são usadas técnicas de aprendizado de máquina para aprimorar a visualização de estruturas anatômicas e identificar precocemente fatores de risco, o que contribui para a redução de complicações intra e pós-operatórias. A diminuição do tempo necessário para a análise e seleção de vasos receptores, demonstrada em um dos estudos, ilustra a eficiência que a IA pode conferir ao planejamento cirúrgico.

Além disso, a avaliação do desempenho do ChatGPT revelou seu valor como uma ferramenta complementar, que fornece apoio na tomada de decisões clínicas e melhora a comunicação com os pacientes. No entanto, suas limitações em tópicos de maior complexidade destacam a necessidade de uma integração cuidadosa e criteriosa dessa tecnologia na prática clínica. Outras inovações, como o aprendizado profundo na gestão de feridas cirúrgicas e a RA na cirurgia plástica reconstrutiva, demonstraram impactos positivos tanto na otimização dos resultados clínicos quanto na experiência do paciente. Assim, a adoção de IA, aliada à regulação adequada e à formação contínua dos profissionais de saúde, pode transformar a prática da cirurgia plástica ao proporcionar avanços significativos na medicina estética e reconstrutiva.

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1. Departamento de Medicina, Universidade Federal de Ciências da Saúde de PortoAlegre, Porto Alegre, RS, Brasil
2. Departamento de Clínica Cirúrgica, Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre, Porto Alegre, RS Brasil

Suporte Financeiro

Os autores declaram que não receberam suporte financeiro de agências dos setores público, privado ou sem fins lucrativos para realizar este estudo.

Endereço para correspondência Carolina Guimarães Herzog, Departamento de Medicina, Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre, Porto Alegre, RS, Brasil (e-mail: carolinagherzog@gmail.com).

Artigo submetido: 01/09/2024.
Artigo aceito: 16/11/2024.

Conflito de Interesses

Os autores não têm conflito de interesses a declarar.