AVE — Rastreio de Pré-Cancro do Colo do Útero Assistido por IA nas Unidades Públicas de Saúde da Zâmbia

A Avaliação Visual Automatizada (AVE) é uma ferramenta de IA de classificação de imagens, originalmente desenvolvida com o Instituto Nacional do Cancro dos EUA (NCI), que analisa fotografias do colo do útero tiradas com smartphone ou câmara digital para assinalar possíveis lesões pré-cancerosas, destinada a apoiar — e não a substituir — o profissional de saúde que realiza o exame. Entre outubro de 2019 e dezembro de 2021, o Ministério da Saúde da Zâmbia, em parceria com o NCI, a Global Health Labs e a Unitaid, realizou um estudo de validação interna em oito unidades de saúde públicas (sete em Lusaca, uma em Kitwe), inscrevendo 8.204 mulheres com idades entre 25 e 55 anos através do programa público de prevenção do cancro do colo do útero.

Avaliar a precisão com que a AVE identifica lesões cervicais pré-cancerosas e cancerosas confirmadas por histopatologia (CIN2+) num contexto real de unidades de saúde públicas, e comparar o seu desempenho diagnóstico com a inspeção visual padrão com ácido acético (VIA).

O estudo na Zâmbia confirmou os resultados da AVE por histopatologia nas 8.204 mulheres inscritas. Um estudo separado, prospetivo e observacional, de precisão diagnóstica decorreu em unidades de saúde públicas do Maláui, Ruanda, Senegal, Zâmbia e Zimbabué entre março de 2022 e janeiro de 2023, comparando a deteção de lesões CIN2+ pela AVE com a VIA a olho nu.

Na Zâmbia, a AVE identificou lesões CIN2+ com uma AUC de 0,91, correspondendo a uma sensibilidade de 85% (IC 95% 81-90%) e uma especificidade de 86% (IC 95% 84-88%). No estudo dos cinco países, a AVE elevou a sensibilidade na deteção de lesões CIN2+ para 60,1% (IC 95% 55,5-64,5), face a 36,6% (IC 95% 32,2-41,1) apenas com VIA, com uma perda aceite de especificidade.

Ambos os estudos foram explicitamente enquadrados como investigação de precisão diagnóstica e não como um programa nacional de rastreio já concluído; os autores afirmam que a perda de especificidade torna essencial a supervisão clínica de todos os casos assinalados pela IA, e nenhuma fonte encontrada descreve a AVE como estando implementada para além das unidades do estudo.