Uso de inteligência artificial para a medicina de precisão em doença inflamatória intestinal : uma revisão sistemática
Hugo Dugolin Ceccato
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP C322u
[Use of artificial intelligence for precision medicine in inflammatory bowel disease]
Campinas, SP : [s.n.], 2024.
1 recurso online (88 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: Raquel Franco Leal
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Ciências Médicas
Resumo: Introdução: A Doença Inflamatória Intestinal (DII), que engloba a Doença de Crohn e a Colite Ulcerativa, apresenta desafios clínicos significativos devido à sua natureza heterogênea e etiologia complexa. Avanços recentes na pesquisa biomédica aprimoraram nossa compreensão em relação aos...
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Resumo: Introdução: A Doença Inflamatória Intestinal (DII), que engloba a Doença de Crohn e a Colite Ulcerativa, apresenta desafios clínicos significativos devido à sua natureza heterogênea e etiologia complexa. Avanços recentes na pesquisa biomédica aprimoraram nossa compreensão em relação aos fatores genéticos, microbianos e bioquímicos das DIIs. No entanto, questões persistentes no manejo clínico, incluindo não-resposta ao tratamento, intervenções cirúrgicas e incertezas diagnósticas, ressaltam a necessidade de abordagens mais direcionadas. Esta revisão avalia o uso da inteligência artificial (IA) e da medicina de precisão no manejo da DII. Ao aproveitar a capacidade da IA de analisar conjuntos de dados complexos e multidimensionais, oferece aplicações promissoras na melhoria da precisão diagnóstica, previsão de respostas ao tratamento e prognóstico da progressão da doença, potencialmente transformando o cuidado aos pacientes com DII. Método: A revisão sistemática foi conduzida por meio de busca nas seguintes bases de dados: PubMed, PubMed PMC, BVS, Scopus, Web of Science, Embase, Cochrane, e ProQuest até fevereiro de 2024. Foram incluídos estudos que empregaram IA na DII aplicada à medicina de precisão. Resultados: Foram identificados 139 estudos aplicando IA na medicina de precisão para DII. A maioria dos estudos (>70%) foi publicada a partir de 2020, indicando um aumento recente no interesse. As aplicações de IA focaram-se principalmente em três aspectos: diagnóstico, previsão de resposta ao tratamento e prognóstico. Algoritmos de aprendizado de máquina foram predominantemente utilizados, particularmente random forest, logistic regression e support vector machine. Dados ômicos foram frequentemente empregados como preditores, especialmente análises transcriptômicas e do microbioma. Os estudos demonstraram bom desempenho preditivo em todas as três áreas, com valores medianos de área abaixo da curva variando de 0,85 a 0,90. No entanto, a validação externa foi limitada na maioria dos estudos. Conclusão: As aplicações de IA na DII mostram potencial promissor para aprimorar a prática clínica, particularmente no prognóstico da doença e na previsão de resposta ao tratamento. No entanto, a implementação clínica requer validação adicional. Pesquisas futuras devem focar na padronização de protocolos, definição de desfechos clinicamente significativos e avaliação do impacto desses instrumentos no mundo real
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Abstract: Introduction: Inflammatory Bowel Disease (IBD), encompassing Crohn's Disease and Ulcerative Colitis, presents significant clinical challenges due to its heterogeneous nature and complex etiology. Recent advancements in biomedical research have enhanced our understanding of IBD's genetic,...
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Abstract: Introduction: Inflammatory Bowel Disease (IBD), encompassing Crohn's Disease and Ulcerative Colitis, presents significant clinical challenges due to its heterogeneous nature and complex etiology. Recent advancements in biomedical research have enhanced our understanding of IBD's genetic, microbial, and biochemical aspects. However, persistent issues in clinical management, including treatment non-response, surgical interventions, and diagnostic uncertainties, underscore the need for more targeted approaches. This review examines the convergence of artificial intelligence (AI) and precision medicine in IBD management. By leveraging AI's capacity to analyze complex, multi-dimensional datasets, this emerging field offers promising applications in improving diagnostic accuracy, predicting treatment responses, and forecasting disease progression, potentially transforming IBD patient care. Method: The systematic review (SR) was conducted by searching the following databases: PubMed, PubMed PMC, BVS, Scopus, Web of Science, Embase, Cochrane, and ProQuest up to February 2024. Studies that employed AI in IBD applied to precision medicine were included. Results: A total of 139 studies were identified applying AI in precision medicine for IBD. Most studies (>70%) were published from 2020 onwards, indicating a recent interest. The AI applications primarily focused on diagnosis, treatment response prediction, and prognosis. Machine learning algorithms were predominantly used, particularly random forest, logistic regression, and support vector machines. Omics data were frequently employed as predictors, especially transcriptomics and microbiome analyses. Studies demonstrated good predictive performance across all three areas, with median area under the curve values ranging from 0.85 to 0.90. However, external validation was limited in most studies. Conclusion: AI applications in IBD show promising potential to enhance clinical practice, particularly in disease prognosis and predicting treatment response. However, clinical implementation requires further validation through prospective studies. Future research should focus on standardizing protocols, defining clinically significant outcomes, and evaluating the real-world impact of these tools
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