Tendências emergentes da inteligência artificial na saúde: Análise bibliométrica de palavras-chave

Abstract

As novas tecnologias estão a transformar os cuidados de saúde e essa revolução tem por base a inteligência artificial. As despesas com a saúde irão crescer de forma significativa nos próximos anos devido a múltiplos fatores, entre eles o envelhecimento da população e o aumento do aparecimento de doenças crónicas. A pandemia causada pela doença Covid-19, apesar de sobrecarregar os sistemas de saúde, constituiu uma possibilidade de incrementar a inovação nesta área, tendo catalisado os desenvolvimentos tecnológicos e a consciencialização da utilização da inteligência artificial na saúde. A investigação em inteligência artificial na saúde está a expandir-se através da utilização dos modelos de machine learning e de deep learning, de forma a melhorar os cuidados de saúde e a permitir um atendimento mais personalizado (por exemplo: medicina de precisão) no diagnóstico, prognóstico e tratamento do doente. O objetivo deste estudo é compreender, através da aplicação da inteligência artificial, quais são as tendências emergentes, de forma a auxiliar a implementação da medicina de precisão. Para tal, foi efetuada uma análise bibliométrica descritiva e uma análise da estrutura conceptual, como a análise de rede de coocorrência de palavras-chave, o mapa temático e a análise fatorial. Os resultados obtidos indicam que é ao nível do diagnóstico e prognóstico de doenças que a aplicação destes modelos é mais evidenciada, com um maior foco nas áreas de cardiologia, pneumologia, oncologia e radiologia. O tópico tendência da investigação atual e futura diz respeito ao big data, com os seguintes temas subjacentes: imagiologia médica, segmentação, classificação de imagem, processamento de imagem e ciência de dados. A implementação da inteligência artificial na saúde tem assim, o potencial de alterar o denominado Iron Triangle of Healthcare, aumentando o acesso aos cuidados de saúde sem comprometer a qualidade e com um menor custo.

New technologies are transforming healthcare and this revolution is based on artificial intelligence. Public health expenditure will increase significantly in the coming years due to several factors, including the aging of the population and the underlying increase in chronic diseases. The pandemic caused by the Covid-19 disease, despite overloading health systems, constituted an opportunity to increase innovation in health, having catalyzed technological developments, more specifically the use of artificial intelligence in health. Artificial intelligence research in health is expanding in various areas of medicine, using machine learning and deep learning models to improve health care and allow personalized care (for example: precision medicine) in the diagnosis, prognosis, and treatment of the patient. The aim of this study is to understand the emerging trends through the application of artificial intelligence to aid the emergence and implementation of precision medicine. To this end, a descriptive bibliometric analysis and a conceptual structure analysis were carried out, such as co-occurrence network of keywords analysis, thematic map and factorial analysis. The results obtained in this study indicate that the application of these models is more prevalent for the diagnosis and prognosis of diseases, with a greater focus on clinical areas such as cardiovascular, pulmonary, oncology and radiology. The trending topic of current and future research concerns primarily the analysis of big data, with the following underlying themes: medical imaging segmentation, image classification, image processing, and data science. The implementation of artificial intelligence in healthcare thus has the potential to change the so-called Iron Triangle of Healthcare, increasing access to healthcare without compromising quality at a lower cost.