Intelligence artificielle appliquée à l’endométriose, diagnostic pelvien et

lacunes dans les phénotypes neurologiques et osseux : une revue intégrative

Portugais - 2026

Revista Inclusiones, volume 13, numéro 3

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Analyser l’application de l’intelligence artificielle (IA) dans le diagnostic de la

endométriose, en mettant l’accent sur les possibilités diagnostiques liées à

système nerveux central (SNC) et au tissu osseux. Revue intégrative Intelligence artificielle appliquée à l’endométriose, diagnostic pelvien et lacunes dans les phénotypes neurologiques et osseux : Une révision intégrative - Volume 13 Numéro 3 - Page -- 3 mené conformément au PRISMA 2020. La recherche a été réalisée dans PubMed, y compris les études originales publiées entre 2021 et 2026 sur l’IA, l’apprentissage machine, apprentissage profond, radiomique et biomarqueurs moléculaires appliqués à l’endométriose. La qualité méthodologique a été évaluée par instruments QUADAS-2, STROBE, CARE Checklist et ARRIVE Guidelines.

Sur les 530 enregistrements identifiés, 24 études ont constitué l’échantillon final.

Modèles basés sur l’échographie, la résonance magnétique, la radiométrie et

microRNAs ont présenté une performance diagnostique élevée, avec AUC

supérieures à 0,90 dans diverses études. Aucune application de IA destinées au diagnostic de l’endométriose dans le SNC ou le tissu osseux. L’IA présente un potentiel diagnostique élevé pour les phénotypes pelviens, mais des lacunes persistent dans le développement de modèles spécifiques pour manifestations neurologiques et osseuses de la maladie.

Mots-clés : endométriose; inte