Um Modelo Preditivo para Discriminar Melanoma Coroidal Pequeno de Nevo Coroidal

Objetivo: Este estudo teve como objetivo desenvolver um modelo de aprendizado de máquina validado para diagnosticar melanoma coroidal pequeno. Design: Este é um estudo de coorte. Sujetos, Participantes e/ou Controles: Os dados de treinamento incluíram 123 pacientes diagnosticados com tumor melanocítico coroidal pequeno (5,0–16,0 mm de diâmetro basal máximo e 1,0 mm–2,5 mm de altura; critérios do Estudo Colaborativo de Melanoma Ocular). Aqueles diagnosticados como melanoma (n = 61) tinham crescimento documentado ou confirmação patológica. Sessenta e dois pacientes com lesões estáveis classificadas como nevo coroidal foram usados como controles negativos. O conjunto de dados de validação externa incluiu 240 pacientes tratados em uma clínica terciária diferente, também com tumor melanocítico coroidal pequeno, observados para crescimento maligno. Métodos: Nos dados de treinamento, a regressão logística lasso foi usada para selecionar variáveis para inclusão no modelo final para associação com melanoma versus nevo coroidal. Validação interna e externa foi realizada para avaliar o desempenho do modelo. Principais Medidas de Resultado: A principal medida de resultado é a probabilidade predita de melanoma coroidal pequeno. Resultados: A distância ao disco óptico ≥3 mm e drusas estavam associadas a menores chances de melanoma, enquanto o sexo masculino versus feminino, aumento da altura, fluido subretiniano e pigmento laranja estavam associados a maiores chances de melanoma coroidal. A área sob a curva característica de operação do receptor “valor de discriminação” para este modelo foi de 0,880. As quatro principais variáveis que foram mais frequentemente selecionadas para inclusão no modelo na validação interna, implicando sua importância como preditores de melanoma, foram fluido subretiniano, altura, distância ao disco óptico e pigmento laranja. Quando testado contra os dados de validação, o modelo preditivo conseguiu distinguir entre nevo coroidal e melanoma com uma alta discriminação de 0,861. O modelo de predição final foi convertido em uma calculadora online para gerar a probabilidade predita de melanoma. Conclusões: Para minimizar a incerteza diagnóstica, uma calculadora de predição diagnóstica baseada em aprendizado de máquina pode ser facilmente aplicada para tomada de decisões e aconselhamento a pacientes com melanoma coroidal pequeno.