Impacto da inteligência artificial no diagnóstico precoce de doenças renais crônicas

Impacto da inteligência artificial no diagnóstico precoce de doenças renais crônicas

• Autor
• Abiana Santos da Cruz
• Co-autores
• Patrícia Fausto, Pedro Alexandre Barreto Coelho, Larissa Bispo Mamede, Daniel Gomes de Sousa, Ellen Nolasco Almeida , Ana Luísa Chaves Rocha, Haroldo Euvaldo Brito Leda Neto, Marcelo Henrique de Castro Rego, Maria Fernanda Sales Campos
• Resumo

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  Introdução: Sendo a Doença Renal Crônica (DRC) uma condição progressiva que compromete irreversivelmente a função renal e, ao mesmo tempo, apresenta desafios diagnósticos consideráveis, especialmente em seus estágios iniciais, fica claro a necessidade de aprimoramento nos métodos de detecção precoce, visto que a ausência de sintomas específicos e as limitações dos exames convencionais dificultam intervenções oportunas, agravando, assim, o quadro clínico dos pacientes. Objetivo: Este estudo se propõe a examinar o impacto da inteligência artificial no diagnóstico precoce da DRC, enfatizando como a combinação de metodologias ômicas e algoritmos de machine learning podem favorecer a construção de modelos preditivos mais acurados. Metodologia: Realizou-se uma revisão bibliográfica de estudos publicados entre 2018 e 2024, selecionados por meio das bases de dados PUBMED, SCIELO e LILACS, sendo que os descritores empregados abarcaram termos como “inteligência artificial”, “diagnóstico precoce”, “doença renal crônica”, “proteômica”, “metabolômica” e “machine learning”, de modo que foram considerados apenas os trabalhos que investigaram amostras biológicas — saliva e urina, sobretudo —, permitindo a detecção de proteínas e metabólitos de interesse, entre os quais se destacam API-5, PI-PLC e Sgsm2, assim como a aplicação de algoritmos preditivos, tais quais Support Vector Machines, Random Forest, Gradient Boosting e Redes Neurais. Resultados e Discussão: Observou-se que a integração entre inteligência artificial e dados ômicos demonstrou uma notável capacidade de detectar precocemente as alterações renais, apresentando elevados índices de acurácia, sensibilidade e especificidade, o que, por sua vez, indica um caminho promissor para a personalização do tratamento. Entretanto, embora que os modelos preditivos se mostrem eficazes, não se pode ignorar as dificuldades de se consolidar uma padronização dos dados, à qualidade das amostras e aos custos associados à implementação dessas tecnologias, os quais representam barreiras à ampla adoção na prática clínica. Conclusão: Sendo assim, fica claro que a associação entre inteligência artificial e abordagens ômicas é uma alternativa excelente para o diagnóstico precoce da DRC, visto que sua consolidação no contexto clínico dependerá somente da superação de desafios técnicos e econômicos, de modo que os que avanços científicos se traduzam em melhorias concretas na qualidade de vida dos pacientes.

   

• Palavras-chave
• Inteligência Artificial, Diagnóstico Precoce, Doenças Renais
• Área Temática
• Resumo Simples, área geral e multidisciplinar

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