Da gliomas ao Parkinson: como a inteligência artificial já está transformando a neurocirurgia
Como a inteligência artificial está ajudando a neurocirurgia: da detecção de gliomas ao planejamento de eletrodos para Parkinson, com validação em 1.251 casos.
Giulliano Martini 
RESUMO ✦
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Da gliomas ao Parkinson: como a inteligência artificial já está transformando a neurocirurgia
Apuração in loco no 75º congresso da Sociedade Italiana de Neurocirurgia (Sinch) em Catania revelou aplicações práticas da inteligência artificial que prometem alterar rotinas na sala de operação. Entre 23 e 26 de setembro, entre mais de 700 comunicações científicas apresentadas, pesquisadores expuseram sistemas capazes de reconhecer tumores nas imagens, reconstruir conexões cerebrais a preservar e traçar o trajeto mais seguro para a colocação de eletrodos em tratamentos como o da Doença de Parkinson.
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Os estudos, avaliados com rigor técnico e cruzamento de fontes, apontam resultados promissores, porém exigem interpretação cautelosa. "A inteligência artificial pode ajudar o neurocirurgião a integrar uma quantidade de informações que seria muito difícil examinar manualmente no mesmo tempo. Pode indicar elementos aos quais prestar atenção, mas não conhece a história do paciente e não toma decisões clínicas. A responsabilidade da escolha permanece do especialista", declarou Domenico d’Avella, presidente da Sinch.
Um dos destaques apresentados foi um sistema desenvolvido para analisar as ressonâncias magnéticas de pacientes com gliomas. Validação em 1.251 casos mostrou desempenho superior em comparação com os métodos concorrentes e consumo de memória significativamente menor. Os gliomas, tumores do sistema nervoso central, exigem identificação precisa das diferentes componentes tumorais nas imagens — etapa essencial para planejar a cirurgia, estimar a extensão da ressecção e acompanhar a evolução clínica.
Na prática, a delimitação manual dessas áreas é trabalhosa e sujeita a variabilidade entre observadores. Além disso, a qualidade das imagens de ressonância magnética pode ser afetada por ruído, movimento do paciente e diferença entre equipamentos. Para enfrentar esses problemas, o grupo apresentou o modelo batizado de Unetr-Rf, projetado para avaliar a confiabilidade de cada sequência de imagem e atribuir maior peso às mais informativas. Na amostra de 1.251 exames, o índice médio de correspondência do modelo foi 0,81, contra 0,78 do melhor método de referência, reduzindo o impacto de artefatos por movimento e heterogeneidade de aparelhos.
Além da segmentação tumoral, outras aplicações em foco incluem a reconstrução de conexões cerebrais — informação crítica para preservar funções neurológicas durante a cirurgia — e o planejamento do trajeto de implantes profundos, como os eletrodos usados na estimulação cerebral profunda para pacientes com Parkinson. Ferramentas assistidas por IA sugerem caminhos cirúrgicos que minimizam o risco de lesão de tratos essenciais, integrando dados de imagens multimodais e mapas de conectividade.
Os pesquisadores reforçam que essas soluções são auxiliares de precisão. Em relatório apresentado na conferência, técnicos e clínicos destacaram a necessidade de validação multicêntrica, regras claras de governança de dados e integração com o processo decisório humano. Em linguagem direta: a tecnologia amplia a capacidade analítica do cirurgião, mas não substitui o julgamento clínico.
Do ponto de vista prático e jornalístico, o evento em Catania funcionou como um raio-x das tendências atuais: a inteligência artificial já entrega ferramentas úteis, especialmente na triagem e padronização de imagens, mas a transição para a prática clínica rotineira depende de protocolos robustos, auditoria independente e formação do especialista para interpretar os achados assistidos por máquina.
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