Previsão de Aprendizagem Automática da Progressão da Doença na Escoliose Idiopática do Adolescente

Contextualização e Visão Geral do Problema A Escoliose Idiopática do Adolescente (EIA) é uma doença musculosquelética progressiva caracterizada por uma deformação tridimensional da coluna vertebral que ocorre durante a adolescência. O diagnóstico é tipicamente estabelecido com um ângulo de Cobb superior a 10° e a presença de rotação axial. Embora a etiologia exata permaneça desconhecida, as principais teorias incluem anormalidades teciduais (fibras musculares, volume ósseo), biomecânica espinhal comprometida (crescimento ósseo assimétrico) e fatores neurológicos (espessura cortical assimétrica, lateralização cerebral e distorções do esquema corporal).

A natureza progressiva da EIA, particularmente o alto risco de avanço no início da puberdade, complica a tomada de decisão clínica. O tratamento é tradicionalmente dividido em três fases:

Observação e Exercício: Para ângulos de Cobb entre 10°-25°.

Exercício e Uso de Coletes: Para ângulos de Cobb entre 25°-45°.

Cirurgia: Para ângulos de Cobb superiores a 45°.

Apesar dessas diretrizes, a progressão imprevisível da doença e as dificuldades na adesão ao tratamento criam dilemas significativos. Especificamente, para casos no limiar da indicação cirúrgica, os clínicos enfrentam o desafio de escolher entre cirurgia imediata ou monitorização conservadora. Atualmente, não existe um método definitivo para prever a progressão, e os pacientes são tipicamente monitorizados em intervalos de 6 meses. Durante esses intervalos, o estado do paciente pode manter-se estável ou deteriorar-se significativamente.

Além disso, as diretrizes recomendam o uso de um colete por uma média de 18 horas por dia, muitas vezes durante vários anos. Esta exigência é física e psicologicamente desgastante para os adolescentes, levando a baixa adesão devido a preocupações estéticas, limitações funcionais e irritação cutânea. A incapacidade de prever a progressão muitas vezes leva a sobretratamento (uso desnecessário de colete) ou subtratamento (intervenção tardia), ambos representando riscos para a saúde a longo prazo do paciente.

Preocupações Radiológicas A progressão da doença é monitorizada através de radiografia direta (raios-X). No entanto, a imagiologia frequente aumenta o risco de cancro ao longo da vida devido à radiação ionizante cumulativa. Notavelmente, o risco de cancro da mama em raparigas com EIA é reportado como sendo aproximadamente sete vezes superior ao da população saudável. Por outro lado, aumentar os intervalos de follow-up pode levar à perda de janelas para intervenção precoce. Um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de prever a progressão da curvatura poderia otimizar a frequência da imagiologia, garantindo segurança enquanto mantém a eficácia clínica.

Objetivo e Metodologia do Estudo

O objetivo principal desta investigação é desenvolver um modelo baseado em machine learning para prever o ângulo de Cobb após uma intervenção de exercício de 12 semanas. O modelo utilizará dados abrangentes de base e pós-tratamento, incluindo:

Dados Demográficos e Antropométricos (Idade, altura, peso, sexo).

Avaliações Clínicas (Ângulo de Cobb, score de Risser, ângulo de rotação do tronco).

Métricas Funcionais e Físicas (Força muscular do tronco, Pressão Inspiratória e Expiratória Máximas [MIP/MEP], medidas de equilíbrio Biodex).

Avaliações Visuais (Escala de Deformidade Visual de Walter Reed [WRVAS]).

Hipóteses de Investigação

Hipótese Primária: Um modelo de machine learning treinado com dados de avaliação pré e pós-exercício pode prever significativamente o ângulo de Cobb no final de um período de 12 semanas, com precisão estatística e clínica.

Hipótese Secundária: Ao prever o risco de progressão (a probabilidade de aumento do ângulo de Cobb), este modelo contribuirá para reduzir intervenções cirúrgicas desnecessárias, sobretratamento (colete/cirurgia) e exposição cumulativa aos raios-X.