[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-123535-pt":3,"doc-seo-123535-112":31,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},123535,962084925290,"Ophelia","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_085a072bc5b1113ac321206ff7593b45",31,"Saúde e Cuidados","Aplicações de Machine Learning e Inteligência Artificial na Doença Renal Crônica - Uma Revisão Integrativa da Literatura Científica Contemporânea","A doença renal crônica (DRC) configura um desafio global, exigindo soluções voltadas ao diagnóstico precoce e ao manejo eficaz. A revisão integrativa analisa, entre 2019 e 2025, a aplicação de machine learning e inteligência artificial, descrevendo metodologias, resultados e usos clínicos. O levantamento emprega buscas sistemáticas em Google Scholar, PubMed e Scopus e sintetiza 15 estudos, com alto desempenho dos modelos e foco em predição de progressão, análise de imagens e apoio à decisão. Observam-se tendências em IA explicável (SHAP) e divergências no tratamento de dados ausentes.","APLICAÇÕES DE MACHINE LEARNING E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA DOENÇA RENAL CRÔNICA: UMA REVISÃO INTEGRATIVA DA LITERATURA CIENTÍFICA CONTEMPORÂNEA  \nAPPLICATIONS OF MACHINE LEARNING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN CHRONIC KIDNEY DISEASE: AN INTEGRATIVE REVIEW OF CONTEMPORARY SCIENTIFIC  \nLITERATURE  \nAPLICACIONES DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ENFERMEDAD RENAL CRÓNICA: UNA REVISIÓN INTEGRADORA DE LA LITERATURA CIENTÍFICA CONTEMPORÁNEA  \nNaila Silveira Bezerra 1 Flavio José Cruz dos Reis2  \nDOI: 10.54751/revistafoco.v19n2-084  \nReceived: Jan 23rd, 2026  \nAccepted: Feb 20th, 2026  \nRESUMO  \nIntrodução: A doença renal crônica (DRC) constitui um desafio global de saúde pública, demandando abordagens inovadoras para diagnóstico precoce e manejo eficaz. Arevolução tecnológica proporcionada pela inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) tem emergido como ferramenta promissora para transformar a prática nefrológica. Objetivo: Analisar a aplicação de técnicas de machine learning, deep learning einteligência artificial na doença renal crônica através de revisão integrativa da literatura científica, identificando metodologias, resultados e aplicações clínicas. Metodologia: Revisão integrativa da literatura com abordagem qualitativa e descritiva, utilizando busca sistemática nas bases de dados Google Scholar, PubMed e Scopus. A estratégia de busca empregou descritores controlados: (\"machine learning\" OR \"deep learning\" OR\"AI\") AND (\"chronic kidney disease\" OR \"CKD\") AND (\"treatment\" OR \"clinical applications\"), contemplando publicações entre 2019-2025 em inglês. Resultados: Foram selecionados 15 estudos que demonstraram diversidade metodológica extraordinária. Os algoritmos predominantes incluíram Random Forest, Support Vector Machine, redes neurais artificiais, métodos ensemble e algoritmos avançados como LightGBM, CatBoost e XGBoost, alcançando acurácias superiores a 98% . As aplicações  \n1Especialista em clínica médica. Hospital Regional de Sobradinho SES DF. Q 12 CJ B LT 38 Sobradinho – DF, Brasil, CEP: 73010-120. E-mail: [nailasilveirab@gmail.com](nailasilveirab@gmail.com)  \n2 Especialista em Nefrologista. Hospital Regional de Sobradinho SES DF. Q 12 CJ B LT 38 Sobradinho – DF, Brasil, CEP: 73010-120. E-mail: [flavioreis_122@hotmail.com](flavioreis_122@hotmail.com)  \nidentificadas abrangeram diagnóstico precoce, predição de progressão para diálise, análise de imagens de ultrassom renal, personalização de tratamentos, gestãohospitalar, predição de custos e sistemas de apoio à decisão clínica para estadiamentoda DRC. Destacaram-se convergências na eficácia diagnóstica, tendência consolidada em direção à IA explicável através de técnicas SHAP, e divergências nas metodologias de seleção de características e tratamento de dados ausentes. Conclusão: As tecnologias de IA demonstraram potencial transformador para revolucionar odiagnóstico, prognóstico e manejo da DRC.  \nPalavras-chave: Machine learning; inteligência artificial; doença renal crônica; nefrologia; medicina de precisão.  \nABSTRACT  \nIntroduction: Chronic renal disease (CRD) constitutes a global public health challenge, demanding innovative approaches for early diagnosis and effective management. A technological revolution provided by artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) has emerged as a promising tool to transform nephrology practice. Objective: Analyze the application of machine learning, deep learning and artificial intelligence techniques in chronic renal disease through an integrative review of scientific literature, identifying methodologies, results and clinical applications. Methodology: Integrative review of literature with a qualitative and descriptive approach, using systematic searches in Google Scholar, PubMed and Scopus databases. The search strategy used controlled descriptors: (\"machine learning\" OR \"deep learning\" OR \"AI\") AND (\"chronic kidney disease\" OR \"CKD\") AND (\"treatment\" OR \"clinical applications\"),","cbCaiiJHdw5eKdvG","https://ap.wps.com/l/cbCaiiJHdw5eKdvG","pdf",471194,2,1,27,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n## Introdução\n## Objetivo\n## Metodologia\n## Resultados\n## Conclusão\n## Palavras-chave\n# Abstract\n# Resumen","[{\"question\":\"Qual é o objetivo da revisão integrativa sobre DRC?\",\"answer\":\"Analisar a aplicação de técnicas de machine learning e inteligência artificial na doença renal crônica, identificando metodologias, resultados e aplicações clínicas em estudos de 2019 a 2025.\"},{\"question\":\"Quais bancos de dados foram usados na busca dos estudos incluídos?\",\"answer\":\"A revisão utilizou buscas sistemáticas nas bases Google Scholar, PubMed e Scopus, com descritores controlados envolvendo machine learning, deep learning/IA e chronic kidney disease/CKD.\"},{\"question\":\"Quais tipos de aplicações clínicas foram destacadas pelos estudos?\",\"answer\":\"Foram destacadas aplicações como diagnóstico precoce, predição de progressão para diálise, análise de imagens de ultrassom renal, personalização de tratamentos, gestão hospitalar, predição de custos e sistemas de apoio à decisão clínica para estadiamento.\"}]","Aplicações de Machine Learning e Inteligência Artificial na Doença Renal Crônica - 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