Aplicações da Inteligência Artificial no diagnóstico e acompanhamento da anemia em pacientes com doença renal crônica: uma revisão de literatura

Abstract

Introdução: A doença renal crônica (DRC) associa-se frequentemente à anemia, decorrente sobretudo da menor produção de eritropoietina e agravada por inflamação crônica com aumento de hepcidina, que reduz a biodisponibilidade de ferro. O manejo adequado da anemia melhora qualidade de vida, e a inteligência artificial (IA) desponta para aprimorar diagnóstico e acompanhamento com maior precisão e personalização. Objetivo: Analisar, por revisão da literatura, aplicações de IA no diagnóstico e no seguimento da anemia em pacientes com DRC. Metodologia: Busca no PubMed/MEDLINE com “chronic kidney disease” AND “anemia” AND (“artificial intelligence” OR “machine learning”) AND (“diagnosis” OR “monitoring”); 15 estudos iniciais, excluídos >5 anos e não disponíveis em texto completo, restando 11; quatro abordaram diretamente o tema e foram incluídos. Resultados: Estudos (2021–2023) indicaram: (1) sistema AISACS automatizando prescrição de eritropoetina e ferro em hemodiálise, reduzindo variabilidade da hemoglobina; (2) Anemia Control Model associado a menor hospitalização, sugerindo benefício no acompanhamento contínuo; (3) algoritmos de imagem ocular identificando anemia relacionada à DRC, viabilizando triagem não invasiva; (4) modelo preditivo de DRC via aprendizado de máquina incluindo anemia entre variáveis relevantes, favorecendo diagnóstico precoce. Conclusões: A IA mostra potencial para otimizar diagnóstico, individualizar terapia e reduzir complicações da anemia na DRC, inclusive com métodos não invasivos. Contudo, são necessários ensaios clínicos robustos e validação externa para integração ampla e segura na prática nefrológica.