Aprendizado de Máquina Tem Alta Precisão, Pouca Validação Prospectiva em SNM

O relatório da AJMC aborda uma revisão intitulada "Inteligência artificial em neoplasias mieloproliferativas: da patologia digital de medula óssea ao suporte à decisão clínica,"[1] que foi publicada online em Blood Reviews em 23 de outubro de 2026[1].De acordo com o resumo da revisão no ScienceDirect, os autores pesquisaram PubMed/MEDLINE até agosto de 2026, complementado por busca manual e resumos de conferências[2]. O resumo diz que a IA fez progresso em áreas incluindo análise automatizada de biópsia de medula óssea, segmentação de volume esplênico, previsão de resposta terapêutica e descoberta de fármacos in silico[2].Os autores também escrevem que "a maioria dos modelos publicados até agora permanece confinada à validação interna ou em coorte única"[2]. Eles acrescentam que "avaliação prospectiva foi relatada apenas para previsão de fibrose baseada em contagem de células sanguíneas."[2]AJMC relata que a ferramenta em questão, FIBOM-AI, usa 27 variáveis de contagem completa de células sanguíneas mais idade para sinalizar fibrose de reticulina grau 2 a 3[1]. O outlet diz que obteve uma AUC de 0,92 na coorte externa e uma precisão de 85,2% quando aplicada prospectivamente na prática rotineira[1].O registro do PubMed do estudo FIBOM-AI em The Lancet Haematology diz que a coorte prospectiva incluiu 493 pacientes de cinco centros[3] em 2024. De acordo com AJMC, os desenvolvedores a veem como uma ferramenta de triagem em vez de um substituto para biópsia[1].Os autores da revisão concluíram, conforme citado pela AJMC, que o progresso exigirá "estudos de validação prospectivos e orientados para resultados."[1]