Potencialidades e desafios do uso da Inteligência artificial no manejo das dores crônicas: uma revisão de escopo

O objetivo deste estudo é mapear o que vem sendo produzido na literatura científica sobre o uso da inteligência artificial (IA) no manejo das dores crônicas, principal motivo de incapacidade no mundo. Revisão de escopo seguindo as diretrizes PRISMA-ScR. A busca de artigos foi realizada nas bases de dados: MEDLINE; LILACS; SPORTDiscus; SCOPUS; CENTRAL; Science Direct; IEEE Xplore; e Association for Computing Machinery Digital Library and arXiv. Combinou-se os descritores “Chronic Pain” e seus sinônimos com os termos “Artificial Intelligence” ou “Machine Learning” ou seus sinônimos. Inicialmente, identificaram-se 2.767 artigos, sendo selecionados e analisados 109 estudos. Percebe-se que o volume de produção científica vem crescendo ao longo dos anos. A maioria dos algoritmos de IA utilizados focalizaram a classificação de indivíduos de acordo com o tipo de dor crônica e a predição de grupos de risco. Suport Vector Machine, Random Forrest, Redes Neurais, Regressão logística e K-means foram os algoritmos mais usados. Poucos estudos focalizaram o uso da IA na atenção primária. Destaca-se o potencial da IA para prevenir e melhorar o manejo das dores crônicas.

Palavras-chave:
Dor crônica; Inteligência artificial; Aprendizado de máquina; Atenção primária à saúde; Saúde da família