No complexo mundo da gestão das doenças crónicas, as doenças inflamatórias intestinais, incluindo a doença de Crohn e a colite ulcerosa, surgem como doenças particularmente imprevisíveis. Estas doenças são caracterizadas por inflamação persistente dos intestinos que pode afetar outras partes do corpo. A gestão eficaz destas doenças depende da redução da inflamação, uma vez que esta está fortemente associada a melhores resultados e melhor controlo da doença. As estratégias modernas de tratamento visam agora não apenas a remissão clínica, mas também a cura endoscópica, enfatizando o papel crítico da evidência visual direta da redução da inflamação e do alívio dos sintomas. No entanto, a avaliação precisa da extensão da inflamação através da endoscopia apresenta desafios significativos devido à variabilidade e subjetividade do observador, complicando o caminho para um diagnóstico preciso e uma intervenção eficaz.
O professor David Rubin, da Universidade de Chicago, e pesquisadores de várias instituições lançaram um novo modelo de aprendizado de máquina projetado para prever o Mayo Score endoscópico (eMS) em pacientes com colite ulcerosa. O estudo, publicado na Gastro Hep Advances, detalha a inovação, que promete um grande avanço no diagnóstico e tratamento desta doença inflamatória crónica.
O modelo foi desenvolvido analisando grandes volumes de vídeos endoscópicos e possui altíssima precisão na identificação da presença ou ausência de um estado de doença ativa. Essa abordagem de aprendizado de máquina supera significativamente os métodos tradicionais, que muitas vezes são limitados por interpretações subjetivas.
O professor Rubin compartilhou o impacto deste desenvolvimento, afirmando: “Demonstramos que este modelo de aprendizado de máquina, guiado por anotações de vídeo detalhadas, pode identificar com precisão níveis críticos de atividade endoscópica de doenças”. Isto reflete o potencial do modelo para redefinir o paradigma de diagnóstico e tratamento da colite ulcerosa.
O professor Rubin explicou ainda a inovação por trás do processo de treinamento e avaliação do modelo: “Nossa abordagem aborda as limitações dos modelos anteriores, incorporando análises detalhadas que nunca foram realizadas antes.” Espera-se que esta abordagem forneça insights além das capacidades das técnicas de diagnóstico tradicionais.
O Professor Rubin e os co-investigadores também destacaram as implicações mais amplas do seu trabalho, particularmente na melhoria da fiabilidade da avaliação de doenças em ensaios clínicos. Essa melhoria é fundamental para avançar no atendimento ao paciente e garantir a precisão dos resultados clínicos. Este esforço inovador não só demonstra o potencial transformador da aprendizagem automática no diagnóstico médico, mas também destaca a importância da inovação na resolução dos desafios complexos associados às doenças inflamatórias intestinais. À medida que este modelo for aperfeiçoado e validado, espera-se que se torne uma ferramenta indispensável em ensaios clínicos e na prática, abrindo caminho para estratégias de tratamento mais personalizadas e eficazes para pacientes com colite ulcerosa.
Referência do diário
David T. Rubin et al., “Desenvolvimento de um novo modelo endoscópico de previsão de pontuação Mayo para colite ulcerativa usando aprendizado de máquina”. Avanços em Gastroenterologia e Hepatologia, 2023. doi: https://doi.org/10.1016/j.gastha.2023.06.003
Sobre o autor
David T. Rubin é Professor de Medicina Joseph B. Kirsner, Chefe da Divisão de Gastroenterologia, Hepatologia e Nutrição e Diretor do Centro de Doenças Inflamatórias Intestinais da Universidade de Medicina de Chicago. Ele se formou em medicina, cum laude, pela Escola de Medicina Pritzker da Universidade de Chicago, onde completou residência em medicina interna e bolsa em gastroenterologia e ética médica clínica. Ele é membro associado do corpo docente do McLean Center for Clinical Medical Ethics, investigador associado do Comprehensive Cancer Center da Universidade de Chicago e membro do Comitê de Farmacologia Clínica e Farmacogenômica da Universidade de Chicago. Ele preside o Comitê Consultivo Científico Nacional da Fundação Crohn e Colite. Ele é vice-presidente do Comitê Executivo da Organização Internacional de Pesquisa em Doenças Inflamatórias Intestinais.
Rubin recebeu duas vezes o Prêmio Governador ACG de Excelência em Pesquisa Clínica (2003 e 2013) e o Prêmio Sherman de Excelência em Doença de Crohn e Colite 2020. Ele é editor associado da revista Gastroenterology e editor-chefe do ACG Online Education Universe. Rubin é editor de Curbside Consultation in IBD (3ª ed.), editor sênior de Sleisenger e Fordtran’s Gastrointestinal and Liver Diseases (12ª ed.) e autor de mais de 500 artigos sobre o tratamento de IBD, incluindo as Diretrizes ACG de 2019 para Colite Ulcerativa.
