Introdução: Lesões no joelho relacionadas ao esporte são comuns e debilitantes, muitas vezes levando a dor crônica, osteoartrite precoce e redução da performance. A Inteligência Artificial (IA) surgiu como uma ferramenta promissora para melhorar a prevenção, diagnóstico, prognóstico e reabilitação dessas lesões. Esta revisão resume as evidências atuais sobre as aplicações clínicas, limitações e direções futuras da IA e aprendizado de máquina nas lesões de joelho relacionadas ao esporte. Métodos: Uma revisão narrativa foi conduzida em PubMed, Embase, Medline e Web of Science, examinando a literatura recente sobre modelos baseados em IA na medicina musculoesquelética e esportiva. A revisão foi categorizada em domínios chave: previsão e prevenção de lesões, desempenho de imagem diagnóstica, fluxos de trabalho clínicos habilitados por IA, além de modelagem de resultados pós-operatórios e de reabilitação. Resultados: Algoritmos de IA demonstram forte potencial em todo o continuum de lesões esportivas no joelho. Modelos preditivos que analisam dados biomecânicos e fisiológicos alcançaram altos valores de área sob a curva (AUC), em alguns casos acima de 0,90, em ambientes experimentais e pilotos ao identificar atletas em risco de ruptura de LCA ou lesões por sobrecarga, enquanto abordagens de aprendizado de máquina têm sido usadas para prever falhas de enxertos, cirurgias de revisão e retorno ao esporte. No entanto, a maioria ainda permanece investigacional em vez de clinicamente aplicável, com explicabilidade limitada, validação externa insuficiente e conjuntos de dados de treinamento que muitas vezes são estreitos ou não representativos de populações atléticas mais amplas. Conclusão: A IA tem o potencial de transformar a gestão de lesões esportivas no joelho por meio de cuidados mais preditivos, personalizados e precisos. No entanto, uma adoção clínica mais ampla exigirá validação multicêntrica, melhor interpretabilidade e supervisão ética e regulatória robusta. Com mais desenvolvimento, a IA pode melhorar a prevenção de lesões, a recuperação e melhorar os resultados de saúde articular a longo prazo em atletas.
Gill et al. (Sex,) estudaram esta questão.