A aplicação da inteligência artificial no lúpus eritematoso sistêmico: uma análise bibliométrica das tendências atuais e direções futuras

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaFrontiers in medicine28 ago 20260 citações

O que aconteceu

O lúpus eritematoso sistêmico (LES) apresenta desafios clínicos significativos devido à sua heterogeneidade e recidivas imprevisíveis. A inteligência artificial (IA) está conduzindo uma mudança de paradigma no manejo do LES através de subtipagem molecular e modelagem prognóstica. No entanto, falta uma análise quantitativa abrangente deste campo em rápido crescimento. Este estudo emprega métodos bibliométricos e de visualização para mapear sistematicamente o desenvolvimento, padrões de colaboração e fronteiras de pesquisa de IA no LES. Artigos originais em língua inglesa e revisões sobre IA no LES, publicados entre 1o de janeiro de 2005 e 10 de junho de 2026, foram recuperados da Web of Science Core Collection e Scopus. Após rigorosa triagem, 707 publicações centrais foram analisadas utilizando R-Bibliometrix, VOSviewer e CiteSpace para avaliar tendências de publicação, redes de colaboração, co-ocorrência de palavras-chave e surtos de citação.

O que encontraram

As 707 publicações incluíram uma tendência de crescimento acelerado polinomial desde 2005. A pesquisa evoluiu da prova algorítmica de conceitos para a aprendizagem profunda e integração multi-ômica. A China e os Estados Unidos lideram a produção global e a colaboração, com instituições como o Instituto Karolinska mostrando impacto significativo. Apesar de a "aprendizagem de máquina" e a "nefrite de lúpus" permanecerem temas centrais, o foco da pesquisa se expandiu. Estudos atuais enfatizam cada vez mais a estratificação molecular, a classificação automática de imagens patológicas e a predição longitudinal de flares e danos aos órgãos. Explosões recentes de citações para "agente imunossupressor", "tacrolimus" e "prednisona" destacam a predição personalizada de eficácia de tratamento como a última fronteira.

Por que isso importa

A IA amadureceu da exploração metodológica para uma robusta ferramenta de apoio à decisão clínica para o LES, particularmente para a avaliação da nefrite lúpica e previsão de flares. Avanços futuros dependem da realização de validações clínicas prospectivas em coortes do mundo real, predizendo eficácias personalizadas de medicamentos e alavancando a multiomics para decodificar mecanismos patológicos. Essas etapas são essenciais para a transição do manejo do LES de abordagens empíricas tradicionais para a medicina de precisão orientada por dados.

Tradução automática do resumo original, publicado em Frontiers in medicine sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.