Aplicação da Inteligência Artificial no diagnóstico precoce de carcinoma ductal pancreático utilizando métodos por imagem

Introdução: O adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) apresenta elevada mortalidade (sobrevida de 5 anos de ~12%). O diagnóstico precoce é crucial, porém desafiado pela baixa sensibilidade (~40%) da tomografia computadorizada (TC) para tumores < 2 cm. Objetivo: Revisar aplicações, métodos, resultados e desafios da inteligência artificial (IA) no diagnóstico precoce por imagem do câncer pancreático. Metodologia: Revisão narrativa da literatura. Busca nas bases PubMed/MEDLINE com estratégia específica, resultando em 186 artigos inicialmente, filtrados para 61 e posteriormente selecionados com base na aderência ao tema e qualidade. Resultados: A IA demonstra utilidade como "segundo leitor", melhorando a detecção de lesões iniciais, segmentação automática, diferenciação entre PDAC e pancreatite crônica, e predição prognóstica através da análise multimodal (TC, RM, EUS, PET, patologia). Conclusão: A IA é uma ferramenta promissora, mas barreiras como heterogeneidade de dados, falta de validação prospectiva e interpretabilidade dos modelos limitam sua implementação clínica imediata, necessitando de mais estudos colaborativos.