Aplicações de Inteligência Artificial na Neurologia: A Influência das Tecnologias no Diagnóstico e Monitoramento

Resumen

La inteligencia artificial (IA), introducida por John McCarthy en 1956, representa la cuarta revolución industrial, transformando áreas de la vida cotidiana. El aprendizaje automático (ML), una rama de la IA creada por Arthur Samuel en 1959, utiliza algoritmos y redes neuronales para reconocer patrones en los datos. El aprendizaje profundo (DL), una especialización del ML, imita el procesamiento cerebral con redes neuronales convolucionales, especialmente en el análisis de imágenes y vídeos. En el sector sanitario, la IA ayuda a analizar datos médicos y diagnosticar trastornos neurológicos, y las técnicas de aprendizaje automático muestran avances en la identificación de enfermedades como el Alzheimer, la esquizofrenia y otras. El estudio tiene como objetivo investigar cómo las tecnologías de inteligencia artificial impactan el diagnóstico y seguimiento de trastornos neurológicos. Se centra en la eficacia de los dispositivos portátiles, como los relojes inteligentes, para detectar temblores y anomalías neurológicas y personalizar el tratamiento. También explora el papel de las aplicaciones móviles en la adherencia a la medicación y la detección de enfermedades, buscando mejorar la eficiencia del diagnóstico y los resultados clínicos. Esta investigación es una revisión de literatura cualitativa, exploratoria y descriptiva que investiga las aplicaciones de la inteligencia artificial en la práctica clínica de la neurología. La búsqueda se realizó en las bases de datos SciELO y PubMed, utilizando los términos de búsqueda “Artificial Intelligence (AI)” AND “Neurology”. Se incluyeron artículos originales y gratuitos publicados en portugués en los últimos diez años. El estudio excluyó trabajos incompletos y repetidos que no cumplieran con los criterios propuestos. El análisis se completó en agosto de 2024. El avance de las tecnologías portátiles y la IA ha revolucionado el diagnóstico y seguimiento de los trastornos neurológicos, destacando el uso de relojes inteligentes y tabletas. Dispositivos como el SDS de Apple y algoritmos de aprendizaje automático han permitido la detección y análisis de temblores con alta precisión, beneficiando el diagnóstico de enfermedades como el Parkinson y la epilepsia. Las aplicaciones móviles y los cuestionarios electrónicos complementan estos dispositivos, proporcionando una evaluación más completa de los pacientes. La integración de la IA en la neuroimagen y el uso de sensores para la monitorización continua también han mostrado mejoras significativas en la precisión del diagnóstico y la personalización del tratamiento. Sin embargo, es necesario abordar desafíos como la complejidad de los algoritmos y la protección de datos para optimizar la efectividad de estas tecnologías.