Abordagens baseadas em IA para o cuidado de saúde mental refugiado: Revisão Integrativa Sistemática

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaJournal of medical Internet research26 ago 20260 citações

O que aconteceu

Refugiados e populações deslocadas à força experimentam elevadas taxas de condições de saúde mental, incluindo transtorno de estresse pós-traumático, depressão e ansiedade, enquanto enfrentam barreiras substanciais aos cuidados de saúde mental. A IA emergiu como uma abordagem promissora para detecção de saúde mental, intervenção e apoio à decisão; no entanto, nenhuma revisão examinou especificamente as abordagens baseadas em IA para a saúde mental dos refugiados. Esta revisão integrativa sistemática teve como objetivo (1) examinar como a IA tem sido utilizada na pesquisa e cuidado em saúde mental de refugiados, (2) sintetizar os pontos fortes e limitações relatadas de abordagens baseadas em IA e (3) identificar direções futuras para este campo. Foi utilizada metodologia de revisão integrativa seguindo o referencial de Whittemore e Knafl. Foram realizadas buscas sistemáticas através do PubMed, Embase, CINAHL, PsycINFO, Scopus, Web of Science, Cochrane Library, ACM Guide to Computing Literature, IEEE Xplore, arXiv e medRxiv desde o início até junho de 2026. Os primeiros 100 resultados do Google Scholar ordenados por relevância foram também analisados. Foram incluídos estudos que focassem as populações de refugiados e aplicassem tecnologias de IA no cuidado ou avaliação em saúde mental de refugiados, enquanto estudos com foco em migrantes voluntários e saúde mental digital sem uso de IA foram excluídos. A avaliação da qualidade foi realizada principalmente com o uso da Ferramenta de Avaliação de Métodos Mistos. Os dados foram sintetizados de acordo com a metodologia de revisão integrativa. PROSPERO CRD420251246982; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD420251246982.

O que encontraram

Dos 2726 estudos identificados, 23 foram incluídos na revisão. As abordagens baseadas em IA foram classificadas em 3 categorias funcionais: Detecção, Predição e Classificação (15/23, 65,2%); Intervenção e Apoio Clínico (4/23, 17,4%); e Síntese de Informação (5/23, 21,7%). Os pontos fortes relatados das abordagens baseadas em IA incluíram escalabilidade, acessibilidade em ambientes limitados por recursos, suporte para detecção precoce de sintomas, redução de barreiras de linguagem e síntese eficiente de grandes dados não estruturados. Limitações comuns incluíram potenciais vieses, falta de compreensão contextual, barreiras estruturais no acesso à tecnologia e preocupações quanto à dependência excessiva em sistemas baseados em IA. As direções futuras enfatizaram o desenvolvimento de modelos culturalmente sensíveis, conjuntos de dados maiores, multimodais, validação clínica, desenho centrado em humanos e pesquisa de implementação.

Por que isso importa

Ao contrário de revisões anteriores que se concentraram principalmente em intervenções de saúde mental digital ou aplicações de IA em populações em geral, esta revisão fornece a primeira síntese abrangente de abordagens baseadas em IA especificamente para os cuidados de saúde mental refugiados. Esta revisão identificou 3 domínios funcionais que caracterizam a atual paisagem de aplicações de IA na atenção à saúde mental de refugiados e destaca considerações metodológicas, éticas e de implementação fundamentais. Apesar da heterogeneidade nos estudos incluídos, os achados fornecem uma base para futuras pesquisas e podem informar o desenvolvimento, avaliação e implementação responsáveis de abordagens baseadas em IA na saúde mental dos refugiados em ambientes humanitários.

Tradução automática do resumo original, publicado em Journal of medical Internet research sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.