Potencialidades y desafíos del uso de la inteligencia artificial en el manejo del dolor crónico: una revisión de alcance

El objetivo de este estudio es mapear lo producido en la literatura científica sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) en el manejo del dolor crónico, principal causa de discapacidad en todo el mundo. Se realizó una revisión de alcance siguiendo las directrices PRISMA-ScR. La búsqueda de artículos se realizó en las siguientes bases de datos: MEDLINE; LILACS; SPORTDiscus; SCOPUS; CENTRAL; Science Direct; IEEE Xplore; y la Biblioteca Digital de la Association for Computing Machinery y arXiv. Los descriptores “Chronic Pain” y sus sinónimos se combinaron con los términos “Artificial Intelligence” o “Machine Learning” o sus sinónimos. Inicialmente se identificaron 2.767 artículos y se seleccionaron y analizaron 109 estudios. Se observa que el volumen de producción científica ha ido creciendo a lo largo de los años. La mayoría de los algoritmos de IA utilizados se centraban en clasificar a los individuos según el tipo de dolor crónico y predecir grupos de riesgo. Support Vector Machine, Random Forrest, Neural Networks, Logistic Regression y K-means fueron los algoritmos más utilizados. Pocos estudios se han centrado en el uso de la IA en atención primaria. Se destaca el potencial de la IA para prevenir y mejorar el manejo del dolor crónico.

Palabras clave:
Dolor crónico; Inteligencia artificial; Aprendizaje automático; Atención primaria; Salud familiar