PAPEL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE MALFORMAÇÕES FETAIS POR ULTRASSONOGRAFIA

Resumo

A ultrassonografia morfológica permanece o principal instrumento de rastreamento de malformações fetais, com sensibilidade que varia amplamente conforme a experiência do examinador e a qualidade da aquisição. Esta revisão narrativa crítica examina o papel dos sistemas de inteligência artificial na detecção automática de anomalias fetais por ultrassonografia, separando o que já foi demonstrado em validação clínica daquilo que permanece como promessa técnica. O levantamento foi realizado em 2026 na PubMed/MEDLINE, complementado por rastreamento das listas de referências e por consulta a documentos regulatórios oficiais. A análise percorre a cadeia diagnóstica: aquisição e controle de qualidade da imagem, desempenho por território anatômico, efeito da assistência sobre o examinador, generalização e condições de incorporação. Alguns modelos alcançam, em tarefas circunscritas e sobretudo no rastreamento cardíaco e neurossonográfico, acurácia próxima à de especialistas, e elevam o desempenho de operadores menos experientes; a heterogeneidade entre estudos, os comparadores humanos reduzidos e a validação externa insuficiente impedem generalizar esse desempenho. Persistem a dependência da qualidade da imagem, a escassez de validação externa prospectiva e o risco de deferência a sugestões incorretas. O ganho plausível é de padronização e de resgate de casos perdidos por falha de aquisição, não de substituição do examinador.