RESUMO
Contexto
O adenocarcinoma ductal pancreático (ACDP) é uma forma de câncer altamente agressiva e letal com precisão prognóstica limitada usando fatores tradicionais. Isso levou à exploração de modelos prognósticos inovadores, incluindo redes neurais convolucionais (CNNs), no ACDP. As CNNs, um tipo de algoritmo de inteligência artificial, mostraram promessa em várias aplicações médicas, incluindo análise de imagem e reconhecimento de padrões. Sua capacidade de extrair características complexas de imagens médicas as torna adequadas para melhorar o prognóstico no ACDP. No entanto, a implementação de CNNs na prática clínica apresenta desafios, como a disponibilidade de dados e a interpretabilidade. Pesquisas futuras devem se concentrar em estudos multicêntricos, integrando múltiplas modalidades de dados e combinando saídas de CNN com painéis de biomarcadores. Esforços colaborativos e autonomia do paciente devem ser considerados para garantir a implementação ética de modelos prognósticos baseados em CNN. Mais validação e otimização de modelos baseados em CNN são necessárias para aumentar sua confiabilidade e utilidade clínica na prognostico do ACDP.
Palavras-chave:
Neoplasias pancreáticas; prognóstico; redes neurais convolucionais; inteligência artificial; imagem multimodal