Limitações e desafios na incorporação da inteligência artificial em cirurgia plástica: Uma revisão sistemática

Resumo

Esta revisão sistemática oferece uma análise abrangente do papel atual da inteligência artificial (IA) na cirurgia plástica, com ênfase em suas aplicações, resultados, desafios e limitações. A partir de uma base inicial de 213 artigos, 74 estudos foram incluídos após uma seleção rigorosa, considerando critérios de relevância e qualidade metodológica. Entre as tecnologias de IA avaliadas, a realidade aumentada (RA) destaca-se como uma ferramenta emergente com potencial significativo para melhorar a visualização e o planejamento de procedimentos estéticos e reconstrutivos. A utilização de RA permite avanços na projeção de volume, formato e simetria, e auxilia na redução da ansiedade dos pacientes e no alinhamento das expectativas cirúrgicas, ao oferecer uma visualização pré-operatória mais precisa. Apesar dos benefícios identificados, a implementação dessas tecnologias enfrenta desafios consideráveis. A ausência de regulamentação específica e a necessidade de treinamento técnico adequado para profissionais de saúde são barreiras significativas para a integração plena da IA na prática clínica. Além disso, a heterogeneidade dos estudos e a falta de padronização nos resultados dificultam a generalização dos benefícios observados. Conclui-se que, embora os avanços sejam promissores, há uma necessidade crítica de estudos adicionais que abordem as lacunas existentes e que sejam acompanhados por regulamentações robustas para assegurar uma adoção segura e eficaz da IA na cirurgia plástica contemporânea.

Palavras-chave

aprendizado de máquina - cirurgia plástica - diagnóstico por computador - inteligência artificial - procedimentos de cirurgia plástica

Contribuições do Autores

CGH: análise e/ou interpretação dos dados, aprovação final do manuscrito, conceitualização, concepção e desenho do estudo, gerenciamento do projeto, investigação, metodologia, redação – preparação do original, redação – revisão & edição, e supervisão; GMJ: análise e/ou interpretação dos dados, aprovação final do manuscrito, concepção e desenho do estudo, gerenciamento do projeto, metodologia, redação – preparação do original, e redação – revisão & edição; APD: análise e/ou interpretação dos dados, coleta de dados, conceitualização, metodologia, redação – preparação do original, redação – revisão & edição, e supervisão; VUP: análise e/ou interpretação dos dados, análise estatística, coleta de dados, metodologia, e redação – revisão & edição; GPA: análise e/ou interpretação dos dados, análise estatística, aprovação final do manuscrito, coleta de dados, e redação – revisão & edição; RDAN: análise e/ou interpretação dos dados, análise estatística, coleta de dados, e metodologia; AMS: análise e/ou interpretação dos dados, concepção e desenho do estudo, e metodologia; e DSV: análise e/ou interpretação dos dados, aprovação final do manuscrito, conceitualização, concepção e desenho do estudo, gerenciamento do projeto, metodologia, redação – preparação do original, redação – revisão & edição, e supervisão.

Publication History

Received: 01 September 2024

Accepted: 16 November 2024

Article published online:
30 April 2025

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