ANÁLISE DA UTILIZAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA AVALIAÇÃO DA DOR EM NEONATOS: UMA REVISÃO DA LITERATURA
Área temática: Tecnologia e Saúde
DOI:
https://doi.org/10.47224/revistamaster.v10i20.798Keywords:
Dor neonatal; Avaliação da dor neonatal; Software; Inteligência ArtificialAbstract
INTRODUCTION: Neonatal pain is a relevant clinical phenomenon, especially in Neonatal Intensive Care Units, where newborns are frequently subjected to painful procedures. Traditional assessment methods are limited by subjectivity and low standardization. The aim of this study is to review the scientific literature on the application of artificial intelligence (AI) in the assessment of pain in neonates. METHODOLOGY: This is a narrative literature review with a qualitative approach, based on 14 articles obtained through an active search in PubMed, LILACS, SciELO and UpToDate, published between 2010 and 2025. RESULTS: The studies analyzed show that AI-based tools, such as facial recognition software and neural networks, have a high degree of accuracy and enable continuous monitoring of neonatal pain. However, technical challenges, such as the limitation in capturing full facial expressions and the lack of extensive clinical validation, still limit their implementation. CONCLUSION: We conclude that AI is a promising complementary tool to traditional clinical assessment, with great potential for neonatal care, but still in a consolidation phase.
Downloads
References
CHRISTOFFEL, Marialda Moreira et al. Knowledge of healthcare professionals on the evaluation and treatment of neonatal pain. Revista Brasileira de Enfermagem, v. 69, p. 552-558, 2016.
GIORDANO, Vito et al. Comparative analysis of artificial intelligence and expert assessments in detecting neonatal procedural pain. Scientific Reports, v. 14, n. 1, p. 20374, 2024.
GRUNAU, Ruth Eckstein. Neonatal pain in very preterm infants: long-term effects on brain, neurodevelopment and pain reactivity. Rambam Maimonides medical journal, v. 4, n. 4, p. e0025, 2013.
HEIDERICH, Tatiany Marcondes; BARROS, Marina Carvalho de Moraes; GUINSBURG, Ruth. Inter-observer agreement in the identification of pain faces in full-term and late preterm newborns: cross-sectional study. BrJP, v. 3, n. 4, p. 348-353, 2020.
HEIDERICH, Tatiany M. et al. Face-based automatic pain assessment: challenges and perspectives in neonatal intensive care units. Jornal de Pediatria, v. 99, n. 6, p. 546-560, 2023.
HEIDERICH, Tatiany Marcondes; LESLIE, Ana Teresa Figueiredo Stochero; GUINSBURG, Ruth. Neonatal procedural pain can be assessed by computer software that has good sensitivity and specificity to detect facial movements. Acta Paediatrica, v. 104, n. 2, p. e63-e69, 2015.
LLERENA, Amelia et al. Neonatal pain assessment: Do we have the right tools?. Frontiers in Pediatrics, v. 10, p. 1022751, 2023.
QUERIDO, Danielle Lemos et al. Assistance flowchart for pain management in a Neonatal Intensive Care Unit. Revista Brasileira de Enfermagem, v. 71, p. 1281-1289, 2018.
ROCHA, Vanderlei Amadeu da et al. Painful procedures and pain management in newborns admitted to an intensive care unit. Revista da Escola de Enfermagem da USP, v. 55, p. e20210232, 2021.
Roué, Jean-Michel. et.al. Assessment of pain in neonates. Em: UpToDate, Connor RF (Ed), Wolters Kluwer.
Roué, Jean-Michel. et.al. Management and prevention of pain in neonates. Em: UpToDate, Connor RF (Ed), Wolters Kluwer.
SIMON, Julia DHP et al. Pain monitoring app leads to less pain in children with cancer at home: Results of a randomized controlled trial. Cancer, v. 130, n. 13, p. 2339-2350, 2024.
SOARES, Juliana do Carmo Azevedo et al. Looking at neonatal facial features of pain: do health and non-health professionals differ?. Jornal de Pediatria, v. 98, n. 4, p. 406-412, 2022.
VAN DIJK, Monique; TIBBOEL, Dick. Update on pain assessment in sick neonates and infants. Pediatric Clinics, v. 59, n. 5, p. 1167-1181, 2012.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
Categories
License
Copyright (c) 2026 Revista Master - Ensino, Pesquisa e Extensão

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Política para Periódicos de Acesso Livre
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
a) A licença desses direitos autorais abrange o direito exclusivo da Revista Master - Ensino, Pesquisa e Extensão para reproduzir, publicar e distribuir o artigo,
nacional e internacionalmente, incluindo reimpressões, traduções, reproduções fotográficas, microformas, formulários eletrônicos (offline, on-line) ou qualquer outra reprodução de natureza similar.
b) O (s) autor (es) aprovam que o manuscrito não pode ser retirado ou reenviado para qualquer outro Jornal/Revista enquanto a avaliação pelos pares estiver em andamento. Após aprovado o manuscrito, um autor pode auto-arquivar uma versão de seu artigo em seu próprio site e/ou em seu repositório institucional.
c) O (s) autor (es) declaram que são integralmente responsáveis pela totalidade do conteúdo da contribuição e que a Revista Master - Ensino, Pesquisa e Extensão e o corpo editorial da Revista Científica do estão expressamente isentos de qualquer responsabilidade sobre o conteúdo do artigo, métodos, técnicas e resultados de sua pesquisa, tendo, assim, finalidade meramente informativa e educativa.
d) Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.

