Aplicação Clínica de um Sistema de Predição de Trajetória de Dissecação Baseado em IA (ADTPS) na Dissecação Submucosa Endoscópica

Resumo breve

Neste estudo prospectivo de diagnóstico paralelo e ensaio controlado randomizado de único centro, pacientes com neoplasia esquizocelular esofágica inicial ou neoplasia intraepitelial de alto grau que atendem aos critérios de inclusão e exclusão serão incluídos em um grupo de diagnóstico paralelo (60 pacientes) e, em seguida, randomicamente atribuídos (1:1) para receber dissecção submucosa endoscópica (ESD) com orientação do Sistema de Predição de Trajetória de Dissecação baseado em IA (ADTPS) ou ESD convencional (sem IA). Dados clínicos e pontuações de carga operacional (NASA-TLX) são coletados durante o procedimento, e avaliações de seguimento pós-operatório são realizadas nos dias 1, 3, 7 e 14. O estudo tem como objetivo analisar o impacto do ADTPS no tempo médio de única dissecação e na carga operacional dos pacientes submetidos à ESD, comparando as diferenças de eficácia entre os grupos experimental e controle. Além disso, o estudo investiga os efeitos do ADTPS em outras complicações pós-operatórias, incluindo taxa de resecção R0, lesão da muscularis propria, sangramento intraoperatório, perfuração (aguda e atrasada) e tempo total do procedimento; realiza uma análise comparativa da segurança e eficiência da ESD assistida por IA em comparação com a ESD convencional; e desenvolve estratégias clínicas eficazes para otimizar a trajetória de dissecação e reduzir complicações na dissecação submucosa endoscópica.