Ferramentas de machine learning na gestão de doenças crónicas: uma scoping review

• Soares-Pinto, Igor ^[1] ; Sá, Marta ^[2] ; Alves, Ana ^[3] ; Sousa, Maria ^[4] ; Carvalho, Ana ^[5] ; Moreira, Cátia ^[1]
  1. [1] Universidade Católica Portuguesa

     Universidade Católica Portuguesa

     Socorro, Portugal

     
  2. [2] Unidade Local de Saúde de Matosinhos
  3. [3] Centro Hospitalar Baixo Vouga
  4. [4] Direção Geral de Reinserção e Serviços Prisionais
  5. [5] Hospital das Forças Armadas - Pólo Porto

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• Localización: Revista de Investigação & Inovação em Saúde (RIIS), ISSN-e 2184-3791, ISSN 2184-1578, Vol. 7, Nº. 1, 2024 (Ejemplar dedicado a: Revista de Investigação & Inovação em Saúde)
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Herramientas de aprendizaje automático en la gestión de enfermedades crónicas: revisión del alcance
  • Machine learning tools in chronic disease management: scoping review
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Marco contextual: La implantación de tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA) en el sector sanitario, en particular el aprendizaje automático (AM), ha tenido un importante efecto transformador. Su uso mejora la predicción, clasificación y diagnóstico de enfermedades, beneficiando tanto a los usuarios como a los profesionales sanitarios. Objetivo: Mapear las herramientas de ML para la gestión de enfermedades crónicas, con relevancia para los cuidados de enfermería a personas con enfermedades crónicas. Metodología: Revisión de alcance basada en las recomendaciones del Instituto Joanna Briggs. Se utilizaron las bases de datos MEDLINE Complete vía PUBMED, CINAHL Complete vía EBSCO, SCOPUS, OpenGrey, RCAAP y DART-Europe, sin límite de tiempo. Resultados: Se incluyeron siete artículos y se identificaron 9 herramientas de IA asociadas a la gestión de enfermedades crónicas, a saber, la enfermedad renal crónica, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica, la hepatitis C, la insuficiencia cardiaca y la insuficiencia venosa crónica. Conclusión: Las herramientas identificadas tienen potencial para contribuir a la mejora de los cuidados de enfermería, especialmente en la identificación de factores de riesgo asociados a enfermedades crónicas, la detección precoz de exacerbaciones, el seguimiento continuo y la evaluación de la eficacia del tratamiento y el apoyo a la toma de decisiones clínicas.

  • English

    Background: the implementation of technologies based on Artificial Intelligence (AI) in the health sector, in particular machine learning (ML), has had a significant transformational effect. Their use improves disease prediction, classification and diagnosis, benefiting both users and healthcare professionals. Objective: to map ML tools for chronic disease management, with relevance to nursing care for people with chronic diseases. Methodology: scoping review based on the recommendations of the Joanna Briggs Institute. The MEDLINE Complete via PUBMED, CINAHL Complete via EBSCO, SCOPUS, OpenGrey, RCAAP and DART-Europe databases were used, with no time limit. Results: seven articles were included and 9 AI tools associated with chronic disease management were identified, namely chronic kidney disease, chronic obstructive pulmonary disease, hepatitis C, heart failure and chronic venous insufficiency. Conclusion: the tools identified have the potential to contribute to improving nursing care, particularly in identifying risk factors associated with chronic diseases, detecting exacerbations early, continuously monitoring and evaluating the effectiveness of treatment and supporting clinical decision-making.

  • português

    Enquadramento: a implementação de tecnologias baseadas em Inteligência Artificial (IA) na área da saúde, nomeadamente o machine learning (ML), tem causado um efeito transformacional significativo. A sua utilização melhora a previsão de doenças, classificação e diagnóstico, beneficiando os utentes e os profissionais de saúde. Objetivo: mapear as ferramentas de ML para a gestão de doenças crónicas, com relevância para os cuidados de enfermagem à pessoa com doença crónica. Metodologia: scoping review com base nas recomendações do Instituto Joanna Briggs. A pesquisa foi efetuada nas bases de dados MEDLINE Complete via PUBMED, CINAHL Complete via EBSCO, SCOPUS, OpenGrey, RCAAP e DART-Europe, sem limite de temporal. Resultados: foram incluídos sete artigos e identificadas 9 ferramentas de ML associados à gestão de doenças crónicas nomeadamente doença renal crónica, doença pulmonar obstrutiva crónica, hepatite C, insuficiência cardíaca e insuficiência venosa crónica. Conclusão: as ferramentas identificadas têm potencial de contribuir para a melhoria dos cuidados de enfermagem, nomeadamente na identificação de fatores de risco associados a doenças crónicas, detetar precocemente exacerbações, monitorizar e avaliar continuamente a eficácia do tratamento e apoiar a tomada de decisões clínicas.