0006/2025 - Potentialities and Challenges of Using Artificial Intelligence in Chronic Pain Management: A Scoping Review Potencialidades e desafios do uso da Inteligência Artificial no Manejo das Dores Crônicas: Uma Revisão de Escopo
Objective: To map the scientific literature on the use of artificial intelligence (AI) in managing chronic pain, the leading cause of disability worldwide. Methods: A scoping review was conducted following PRISMA-ScR guidelines. The search for articles was carried out in MEDLINE, LILACS, SPORTDiscus, SCOPUS, CENTRAL, Science Direct, IEEE Xplore, Association for Computing Machinery Digital Library, and arXiv. The descriptors "Chronic Pain" and its synonyms were combined with "Artificial Intelligence" or "Machine Learning" or their synonyms. Results: Initially, 2767 articles were identified, and 109 studies were selected and analyzed. The volume of scientific production has been increasing over the years. Most AI algorithms used focused on classifying individuals by type of chronic pain and predicting risk groups. Support Vector Machine, Random Forest, Neural Networks, Logistic Regression, and K-means were the most used algorithms. Few studies focused on AI use in Primary Health Care (PHC). Conclusion: The potential of AI to prevent and improve chronic pain management is highlighted, but there is still a significant lack of studies focused on PHC, the gateway to the SUS and a privileged sector for prevention and proper management of the problem.
Keywords:
Chronic pain; Artificial Intelligence; Machine Learning; Primary Health Care; Family Health.
Potencialidades e desafios do uso da Inteligência Artificial no Manejo das Dores Crônicas: Uma Revisão de Escopo
Abstract(resumo):
Objetivo: Mapear o que vem sendo produzido na literatura científica sobre o uso da inteligência artificial (IA) no manejo das dores crônicas, principal motivo de incapacidade no mundo. Métodos: Revisão de escopo realizada seguindo as diretrizes PRISMA-ScR. A busca de artigos foi realizada nas bases de dados: MEDLINE; LILACS; SPORTDiscus; SCOPUS; CENTRAL; Science Direct; IEEE Xplore; e Association for Computing Machinery Digital Library and arXiv. Combinou-se os descritores, “Chronic Pain” e seus sinônimos com os termos “Artificial Intelligence” ou “Machine Learning” ou seus sinônimos. Resultados: Inicialmente, identificou-se 2767 artigos, sendo selecionados e analisados 109 estudos. Percebe-se que o volume de produção científica vem crescendo ao longo dos anos. A maioria dos algoritmos de IA utilizados focalizaram a classificação de indivíduos de acordo com o tipo de dor crônica e a predição de grupos de risco. Suport Vector Machine, Random Forrest, Redes Neurais, Regressão logística e K-means foram os algoritmos mais usados. Poucos estudos focalizaram o uso da IA na Atenção Primária (APS). Conclusão: Destaca-se o potencial da IA em prevenir e melhorar o manejo das dores crônicas, mas ainda há importante carência de estudos focados na APS, porta de entrada do SUS e setor privilegiado para a prevenção e manejo adequado do problema.
Keywords(palavra-chave):
Dor crônica; Inteligência Artificial; Aprendizado de máquina; Atenção Primária à Saúde; Saúde da Família.
Meirelles, F.O, Matos, M.I, Edmundo, K.M.B, Moraes, CL. Potentialities and Challenges of Using Artificial Intelligence in Chronic Pain Management: A Scoping Review. Cien Saude Colet [periódico na internet] (2025/Jan). [Citado em 17/05/2026].
Está disponível em: http://cienciaesaudecoletiva.com.br/en/articles/potentialities-and-challenges-of-using-artificial-intelligence-in-chronic-pain-management-a-scoping-review/19482?id=19482
