Uso da inteligência articial como armamento no diagnóstico e condução clínica da estenose de canal lombar / Use of Articial Intelligence in Diagnosis and Clinical Conduct of Lumbar Spinal Stenosis

RESUMO

A estenose do canal vertebral lombar (ECL) é uma patologia complexa, com alta incidência entre pessoas acima de 65 anos de idade. No entanto, o diagnóstico correto é, por vezes, difícil de ser confirmado. O uso de modelos de Inteligência Articial (IA) na medicina é, em geral, desconhecida para a maioria da comunidade médica, mas tem sido usada há décadas na assistência em UTI, os métodos de imagem e dispositivos de diagnóstico eletrônico (ECG). Através de uma revisão sistemática da literatura, com foco nos achados clínicos e radiológicos, juntamente com todas as modalidades de tratamento, foi possível identicar o ambiente completo de pacientes LSS, para responder a quatro questões (a) "Com base no quadro clínico, o paciente tem um, cenário moderado ou grave?"; (b) "Com base nos dados radiológicos, o paciente pode ser classicado com um cenário leve,moderada ou grave?"; (c) "Qual é a probabilidade, com base na anamnese, do paciente ter ECL?"; (d) "Qual é o melhor tratamento a ser oferecido?".þ. Como auxílio de um software usando Sistema Especialista (Expert Sinta), uma linguagem de IA, alocamos todas as variáveis e seus valores para orientar o software responder às quatro perguntas. Foi possível identicar 657 artigos cientícos, no entanto apenas 63 poderia mencionar não apenas as variáveis, mas a sua probabilidade de ocorrência ou teve disponibilidade texto completo. Foi possível classicar a intensidade do quadro clínico e radiológico, criar um índice de probabilidade para LSS e oferecer o melhor tratamento. Recomendamos o uso, sob supervisão médica, em de Neurocirurgia ou clínicas ortopédicas como um conselheiro para os pacientes com ELA.

ABSTRACT

The lumbar spinal stenosis (LSS) is a complex pathology with high incidence among people above 65 years old. However, the correct diagnose is sometimes difcult to perform. The use of Articial Intelligence (AI) models in medicine is, in general, unfamiliar for the majority of medical community, but has been used for decades in assistance in ICUs, image methods and electronic diagnostic devices (EKG). Through a systematic literature review focused in the clinical and radiological ndings, in addition to all treatmentmodalities, we identied the complete environment of LSS patients, to answer four questions. (a) "Based on the clinical presentation, the patient has a mild, moderate or severe scenario?", (b) "Based on the radiological data, the patient can be classied having a mild, moderate or severe scenario?", (c) "What is the probability, based on the anamneses, the patient has LSS?", and (d) "What is the best treatment to be offered?".With the aid of a software using Expert System (Expert Sinta), a language of AI, we allocate all the variables and their values to orient the software to answer the four questions. It was possible to identify 657 scientic articles, however only 63 could mention not only the variables, but their occurrence probability or had full text availability. It was possible to classify the intensity the clinical and radiological scenario, create a probability index for LSS and offer the best treatment. We recommend the use, under medical supervision, in neurosurgery or orthopedic clinics as an adviser for patients with LSS.