Aplicações de Inteligência Artificial no Diagnóstico da Esclerose Múltipla

Resumo: A Esclerose Múltipla (EM) é uma doença crônica, neurodegenerativa e autoimune que afeta o sistema nervoso central, é caracterizada por inflamação, desmielinização e lesões axonais. Sua etiologia é multifatorial, envolvendo fatores genéticos, ambientais e infecciosos. O diagnóstico da EM é complexo devido a inespecificidade e heterogeneidade dos sinais clínicos, o que dificulta o diagnóstico precoce. Atualmente, o diagnóstico é integração das observações clínicas, exames de imagem e laboratoriais. No entanto, esses critérios apresentam limitações, especialmente diante da sobreposição de sintomas com outras patologias neurológicas, o que pode atrasar o início do tratamento e comprometer a qualidade de vida do paciente. Dessa forma, a Inteligência Artificial (IA) tem emergido como uma tecnologia promissora no apoio ao diagnóstico da EM, devido à sua capacidade de identificar padrões complexos em grandes volumes de dados. Considerando o crescente número de publicações científicas sobre o tema e a necessidade de sistematizar esse conhecimento, este trabalho propõe uma revisão de literatura com abordagem bibliométrica e sistemática, utilizando os métodos Bibliometrix e Methodi Ordinatio. A coleta de dados será realizada nas bases PubMed, Web of Science e Scopus, com os descritores “multiple sclerosis” e “artificial intelligence”. Após a extração e organização dos dados no software R Studio, será aplicada a análise bibliométrica para identificar tendências de publicação, principais autores, revistas e países mais produtivos. Em seguida, os artigos serão ranqueados pelo índice de Ordinatio, que considera fator de impacto, ano de publicação e número de citações. Os estudos selecionados serão analisados individualmente quanto ao tipo de matriz de dados utilizada, algoritmos aplicados, métricas de desempenho e principais conclusões. Espera-se, com isso, fornecer uma visão abrangente e estruturada do estado atual da pesquisa sobre a aplicação da IA no diagnóstico da EM, identificando lacunas, limitações e oportunidades para investigações futuras.

Data de início: 01/06/2025
Prazo (meses): 24

Participantes:

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Coordenador	VALERIO GARRONE BARAUNA