Dados do Trabalho

Título

Aplicação da inteligência artificial na anestesiologia: Uma revisão sistemática do último ano

Descrição

Justificativa e objetivos: A inteligência artificial (IA), que possibilita a execução de funções cognitivas humanas por computadores, está se tornando cada vez mais prevalente na anestesiologia. IA é um campo multidisciplinar que abrange a criação de algoritmos inteligentes para uma ampla gama de tarefas, desde simples até complexas, incluindo aprendizado, pensamento crítico, resolução de problemas e percepção. Esta revisão bibliográfica visa explorar o aumento significativo na literatura sobre a aplicação da IA na medicina e sua relevância específica para a anestesiologia.
Método: Trata-se de uma revisão sistemática da literatura, realizada no período de julho de 2024, selecionando artigos originais, publicados no último ano, nas bases de dados SCIELO, PUBMED E BVS, com os seguintes descritores: "anesthesiology" AND "artificial intelligence". Foram obtidos 364 resultados, dos quais 8 artigos foram selecionados com base na relevância e conformidade ao tema.
Resultados: A literatura atual sobre a aplicação da inteligência artificial (IA) na anestesiologia se concentra em quatro áreas principais: monitoramento da profundidade da anestesia (DoA), técnicas guiadas por imagem, previsão de eventos e riscos, e controle da administração de medicamentos. Pesquisas iniciais mostram resultados promissores. No monitoramento da DoA, a IA pode superar limitações dos sistemas atuais, como o BIS baseado em EEG, otimizando o monitoramento em tempo real e melhorando a segurança do paciente. Modelos de IA, incluindo sistemas de alerta precoce baseados em aprendizado de máquina, têm demonstrado eficácia na redução do tempo de hipotensão e na melhoria da eficácia terapêutica. Técnicas baseadas em redes neurais convolucionais (CNN) estão oferecendo soluções mais precisas para bloqueios neuroaxiais.
No entanto, a implementação da IA enfrenta desafios significativos, como a falta de dados suficientes, dificuldades na coleta e padronização de dados e o problema do "viés de caixa preta", onde os modelos de IA não conseguem explicar suas previsões.
Conclusão: A IA está promovendo avanços significativos na anestesiologia, impactando notavelmente a previsão de eventos adversos, o monitoramento de sinais vitais e a aplicação de técnicas guiadas por imagem. Esse estudo revelou que, apesar dos benefícios potenciais, como maior eficiência e eficácia nos cuidados, existem desafios persistentes, como a falta de transparência nos algoritmos e a dificuldade de padronização de dados. Apesar desses obstáculos, o futuro da IA em anestesiologia é promissor, com potencial para transformar práticas clínicas e a gestão de cuidados perioperatórios, desde que esses desafios sejam abordados de forma eficaz. Pesquisas futuras devem focar na coleta de dados mais robustos e na superação das limitações atuais para maximizar os benefícios da IA na prática médica.

Referência 1

Singhal M, Gupta L, Hirani K. A Comprehensive Analysis and Review of Artificial Intelligence in Anaesthesia. Cureus. 2023 Sep 11;15(9):e45038.

Referência 2

Lopes S, Rocha G, Guimarães-Pereira L. Artificial intelligence and its clinical application in Anesthesiology: a systematic review. J Clin Monit Comput. 2024 Apr;38(2):247-259.

Palavras Chave

Inteligência Artificial; “Anestesiologia” e “Inteligência artificial”; aplicação de inteligência artificial na anestesiologia