Artificial intelligence and gynaecological ultrasound in endometriosis: a systematic review

Contexto A endometriose é uma doença ginecológica prevalente que pode resultar em dor pélvica crónica, infertilidade e redução da qualidade de vida. Apesar dos avanços nas técnicas de imagem, o diagnóstico continua a ser desafiante, culminado no seu atraso em anos. A dependência do operador na interpretação ecográfica e a apresentação clínica heterogénea estão entre as causas. A inteligência artificial (IA) tem emergido como uma ferramenta promissora para melhorar a precisão diagnóstica, especialmente na ecografia transvaginal. Objetivo Esta revisão sistemática teve como objetivo avaliar a aplicação de modelos de IA no diagnóstico de endometriose através da ecografia ginecológica, bem como analisar o seu desempenho diagnóstico. Metodologia Foi realizada uma pesquisa nas bases de dados Medline, Scopus, Web of Science, MedRxiv, BioRxiv e Google Scholar até fevereiro de 2025. Foram incluídos estudos que aplicaram modelos de IA - como machine learning, deep learning ou modelos híbridos - à ecografia para diagnóstico de endometriose em mulheres em idade reprodutiva. A extração de dados seguiu as diretrizes do PRISMA e o risco de viés foi avaliado com a ferramenta QUADAS-2. Resultados Foram incluídos 44 estudos, maioria retrospetivos e com data de publicação recente (2023-2025). Os modelos de IA variaram entre regressão logística, support vector machines a convolutional neural networks e transformer-based architectures. Os modelos de random forest e de deep learning apresentaram o melhor desempenho diagnóstico, com valores de sensibilidade e especificidade frequentemente superiores a 90%. Contudo, a heterogeneidade metodológica, a ausência de validação externa e a inconsistência na apresentação de métricas diagnósticas foram limitações recorrentes. Conclusões As abordagens baseadas em IA, especialmente os ensemble models e os modelos de deep learning, demonstram elevado potencial para melhorar a precisão e a padronização do diagnóstico por ecografia da endometriose. São necessários estudos prospetivos, com validação rigorosa, e integração prática no fluxo clínico antes que a sua adoção generalizada possa ser justificada.