Dados do Trabalho

Título

Impacto da Inteligência Artificial na Medicina Perioperatória: Avanços e Perspectivas para a Anestesiologia

Descrição

Justificativa e Objetivos: A inteligência artificial (IA) tem emergido como uma ferramenta poderosa na medicina perioperatória, integrando-se em todas as fases do cuidado anestesiológico, desde o pré-cirúrgico até a recuperação do paciente. Este avanço visa reduzir a morbidade e mortalidade pós-operatória, que são causas significativas de óbitos, comparáveis às doenças cardiovasculares e ao câncer. Com o aumento da capacidade de processamento de dados, a IA se mostra promissora na predição e gestão de complicações perioperatórias. Este estudo tem como objetivo explorar as aplicações da IA na medicina perioperatória, focando na melhoria da segurança do paciente, na eficiência dos cuidados e na otimização de custos.
Método: Foi realizada uma revisão narrativa da literatura, utilizando as palavras-chave: Inteligência Artificial e Medicina Perioperatória. Analisaram-se artigos em inglês ou português, disponíveis nas bases de dados PubMed, Scopus e SciELO, publicados até 15 de julho de 2024.
Resultados: A IA inclui técnicas como aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo (DL) e processamento de linguagem natural (NLP). As técnicas de ML identificam padrões em grandes quantidades de dados e criam modelos de classificação e predição. Modelos supervisionados (como regressão logística e árvores de decisão) utilizam dados rotulados, enquanto modelos não supervisionados inferem padrões nos dados.
A IA mostrou-se eficaz na previsão de eventos binários, como readmissões e mortalidade, utilizando dados de monitoramento contínuo. Ela identifica padrões em dados históricos de pacientes, permitindo a classificação em níveis de risco personalizados. Isso possibilita uma melhor alocação de recursos e ações preemptivas para aqueles com maior chance de complicações.
A combinação de sensores inovadores com algoritmos de aprendizado de máquina permitiu a detecção precoce de eventos adversos, como hipotensão perioperatória e lesão renal aguda. Aliado à identificação de padrões, essa percepção possibilitou intervenções antes da manifestação clínica desses agravantes.
Sistemas de administração de medicamentos em circuito fechado, guiados por IA, proporcionaram a administração mais consistente e segura de anestésicos e outros medicamentos. O aprendizado por reforço permitiu que esses sistemas ajustassem continuamente as dosagens com base no feedback em tempo real do estado do paciente, resultando em menor variabilidade na prática clínica e melhores resultados.
Conclusão: A IA representa um avanço significativo na medicina perioperatória, oferecendo ferramentas que podem transformar a prática anestesiológica. Ao permitir previsões precisas e intervenções precoces, a IA reduz complicações perioperatórias, melhora a segurança do paciente e otimiza o uso de recursos. Com a contínua evolução das tecnologias de IA, espera-se que sua integração na medicina perioperatória se torne mais profunda, promovendo melhores desfechos clínicos e uma prática mais eficiente e segura.

Referência 1

Maheshwari K, Cywinski JB, Papay F et al. Artificial Intelligence for Perioperative Medicine: Perioperative Intelligence. Anesthesia & Analgesia. 2023; 136:637–45.

Referência 2

Hyun JY, Yang HL, Jung C et al. Artificial Intelligence in Perioperative Medicine: a Narrative Review. Korean Journal of Anesthesiology. 2022; 75:202–15

Palavras Chave

Inteligência Artificial; Medicina Perioperatória; anestesiologia