Introdução
A inteligência artificial (IA) deixou de ser um conceito futurista e entrou definitivamente na prática cirúrgica. Longe das versões “fortes” retratadas em filmes, as aplicações atuais são formas de IA estreita, projetadas para executar tarefas específicas com elevado desempenho. Na cirurgia, essas ferramentas já atuam na estratificação de risco, análise intraoperatória, previsão de desfechos e processamento de prontuários, com evidências crescentes de impacto na segurança, eficiência e precisão das decisões clínicas.
Este artigo apresenta, de forma didática e objetiva, as principais aplicações da IA ao ato cirúrgico moderno, suas limitações e o papel do cirurgião nessa transição tecnológica.
1. Fundamentos: o que de fato é Inteligência Artificial?
A IA é o campo que estuda algoritmos capazes de executar funções cognitivas. É composta por subáreas, sendo as mais relevantes para a cirurgia:
1.1 Machine Learning (ML)
Sistemas que aprendem padrões a partir de dados estruturados.
• Supervisionado: aprende com dados previamente rotulados.
• Não supervisionado: identifica padrões sem rótulos.
• Reforço: aprendizado por tentativa e erro.
1.2 Redes Neurais e Deep Learning
Capazes de extrair automaticamente características de dados complexos como imagens e vídeos.
• Especialmente úteis em laparoscopia, endoscopia e robótica.
1.3 Computer Vision (CV)
Permite que máquinas “vejam” e interpretem imagens cirúrgicas.
• Base da análise intraoperatória em tempo real.
1.4 Processamento de Linguagem Natural (NLP)
Interpreta texto livre, facilitando mineração de prontuários, relatórios operatórios e predição de risco.
2. Aplicações atuais na cirurgia
2.1 Predição pré-operatória de risco
Ferramentas como POTTER, MySurgeryRisk e modelos de aprendizado profundo superam calculadoras tradicionais (ASA, RCRI, NSQIP), oferecendo:
• Previsão personalizada de mortalidade e complicações.
• Integração em tempo real com prontuários eletrônicos.
• Aprendizado contínuo com novos dados.
Esses modelos já apresentam C-statistics superiores às ferramentas tradicionais, mostrando melhor acurácia na previsão de desfechos.
2.2 Análise intraoperatória por vídeo
Uma das fronteiras mais promissoras. A IA já consegue:
• Reconhecer fases cirúrgicas com >85% de acurácia em colecistectomias, gastrectomias e colectomias.
• Identificar estruturas anatômicas críticas.
• Estimar tempo cirúrgico restante.
• Detectar “near misses” e eventos de risco antes que causem dano.
Estudos mostram que até 70% das cirurgias apresentam um “near miss”. A IA pode atuar como um “copiloto” cirúrgico, alertando o cirurgião nesses momentos.
2.3 Suporte ao treinamento e avaliação de habilidades
A análise automatizada de vídeo já permite:
• Avaliar habilidades com base em padrões de movimento.
• Comparar a performance do cirurgião com especialistas (“global surgical consciousness”).
• Reduzir subjetividade na avaliação de residentes.
2.4 Integração com prontuário eletrônico (EMR)
Com NLP, a IA pode:
• Detectar infecções precocemente.
• Extrair automaticamente complicações de textos livres.
• Identificar pacientes de alto risco.
• Correlacionar decisões intraoperatórias a desfechos.
3. Limitações e riscos
Apesar do entusiasmo, a IA em cirurgia ainda é limitada:
• Modelos podem superajustar (overfitting) e não generalizar bem.
• Dados cirúrgicos são altamente variáveis e ruidosos.
• Lacunas éticas e jurídicas permanecem (privacidade de vídeo, responsabilidade por erros).
• Necessidade de padronização: cirurgiões diferem até na definição de fases cirúrgicas.
Portanto, o uso clínico deve ser crítico, criterioso e apoiado em validação robusta.
4. O papel do cirurgião na era da IA
A introdução da IA não substituirá o cirurgião — mas exigirá um profissional capaz de integrar tecnologia com julgamento clínico. O cirurgião deve:
• Entender princípios básicos de IA.
• Conhecer limitações dos modelos.
• Participar da criação de bases de dados cirúrgicas.
• Atuar na validação clínica de algoritmos.
• Liderar discussões éticas e regulatórias.
Como afirmam Hashimoto e col. (2020), a participação ativa da comunidade cirúrgica é essencial para garantir interoperabilidade, segurança e sustentabilidade dessas tecnologias.
Conclusão
A IA está transformando a cirurgia em múltiplas frentes — do risco pré-operatório ao suporte intraoperatório e análise pós-operatória. A integração com sistemas de visão computacional, prontuários eletrônicos e mecanismos de aprendizado contínuo aponta para um futuro onde o cirurgião terá ferramentas mais precisas para decisões mais seguras.
O desafio atual não é se a IA entrará no centro cirúrgico, mas como garantiremos que essa entrada ocorra de forma ética, segura e cientificamente validada.
The SURGEON 