# Quais são as aplicações e lacunas de pesquisa da inteligência artificial na enfermagem oftalmológica? > Uma revisão de escopo identificou 7 estudos (2023-2026) sobre IA na enfermagem oftalmológica, abrangendo triagem, assistência cirúrgica, gestão de fluxo e educação. A pesquisa dedicada ainda é escassa, com lacunas em estudos liderados por enfermeiros na atenção primária e avaliação prospectiva de desfechos específicos da enfermagem. Estudo citado: Song Q, Huang X, Hu Y, She K. Current landscape and research gaps in artificial intelligence for ophthalmic nursing: a scoping review. Frontiers in medicine. 2026. DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2026.1943007. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42755614/ ## Resposta A inteligência artificial (IA) avança rapidamente na medicina clínica, mas sua aplicação na enfermagem oftalmológica, incluindo triagem de emergência, cuidado perioperatório, cirurgia ambulatorial e educação do paciente, permanece pouco caracterizada. Esta revisão de escopo buscou mapear sistematicamente a evidência publicada sobre aplicações de IA na prática e educação em enfermagem oftalmológica, caracterizar as tecnologias implantadas e os desfechos relatados, e identificar lacunas e barreiras recorrentes. Foram pesquisadas quatro bases de dados eletrônicas (Web of Science Core Collections, PubMed, Scopus e CINAHL) desde o início até 12 de junho de 2026. Artigos revisados por pares em inglês que abordassem simultaneamente IA ou aprendizado de máquina, oftalmologia ou condições oculares, e envolvimento de enfermeiros foram elegíveis. Registros foram triados independentemente por dois revisores e os dados extraídos com formulário padronizado. Dos 254 registros recuperados, 7 estudos atenderam aos critérios de inclusão (2023-2026). As aplicações abrangeram triagem de emergência e diagnóstico primário, assistência de enfermagem cirúrgica (incluindo um protótipo pré-clínico sem envolvimento direto de enfermeiros), gestão de fluxo em unidade de internação diurna e educação em enfermagem. Os domínios de avaliação relatados incluíram desempenho de triagem ou diagnóstico, desempenho de detecção de engenharia, usabilidade e aceitabilidade, eficiência de fluxo de trabalho e desfechos educacionais. Os paradigmas de IA incluíram aprendizado de máquina clássico, aprendizado profundo (redes neurais convolucionais) e modelos de linguagem de grande porte, implantados por interfaces de fluxo clínico, realidade aumentada e sistemas robóticos, processando dados estruturados e multimodais (imagem, texto, áudio). Apesar do papel proeminente da oftalmologia no desenvolvimento inicial da IA clínica, a pesquisa dedicada sobre IA na enfermagem oftalmológica permanece incomum na literatura publicada. Pesquisas futuras devem priorizar estudos liderados por enfermeiros em ambientes comunitários e de atenção primária, exploração mais ampla de modalidades alinhadas às tarefas de enfermagem, avaliação prospectiva rigorosa de desfechos específicos da enfermagem e, onde não existam estudos atuais, enfermeiros como cocriadores ativos de ferramentas de IA. ## O que o estudo mostrou Revisão de escopo que buscou em quatro bases de dados (Web of Science Core Collections, PubMed, Scopus e CINAHL) até 12 de junho de 2026. De 254 registros, 7 estudos (2023-2026) preencheram os critérios. As aplicações incluíram triagem de emergência e diagnóstico primário, assistência de enfermagem cirúrgica (um protótipo pré-clínico sem envolvimento direto de enfermeiros), gestão de fluxo em unidade de internação diurna e educação em enfermagem. Os desfechos avaliados foram desempenho de triagem/diagnóstico, desempenho de detecção de engenharia, usabilidade e aceitabilidade, eficiência de fluxo de trabalho e desfechos educacionais. Os paradigmas de IA foram aprendizado de máquina clássico, aprendizado profundo (redes neurais convolucionais) e modelos de linguagem de grande porte, implantados via interfaces de fluxo clínico, realidade aumentada e sistemas robóticos, com dados estruturados e multimodais (imagem, texto, áudio). ## Limitações O resumo não informa limitações metodológicas da revisão, como viés de publicação ou restrição a artigos em inglês. O número reduzido de estudos (7) limita generalizações. O resumo também não detalha a qualidade dos estudos incluídos nem o risco de viés. Além disso, um dos estudos era um protótipo pré-clínico sem envolvimento direto de enfermeiros, o que pode não refletir a prática real. ## Aplicação no consultório Para o médico que atua em oftalmologia ou atenção primária, a revisão indica que ferramentas de IA para enfermagem oftalmológica ainda são incipientes, com evidência limitada. Na gestão do consultório, isso sugere cautela na adoção de tecnologias não validadas e a importância de envolver enfermeiros no desenho e avaliação de ferramentas. A triagem e o fluxo de pacientes podem se beneficiar de IA, mas faltam estudos prospectivos. O médico pode incentivar pesquisas locais e considerar a alfabetização digital da equipe de enfermagem. ## Perguntas para aprofundar - Como a inteligência artificial pode auxiliar a triagem de emergência em oftalmologia na prática clínica? - Quais são os desafios para implementar ferramentas de IA na enfermagem oftalmológica em consultórios brasileiros? - Que desfechos específicos de enfermagem devem ser avaliados em estudos futuros sobre IA em oftalmologia? Tema: IA na atenção primária. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-atencao-primaria/quais-sao-as-aplicacoes-e-lacunas-de-pesquisa-da-inteligencia-artificial-na/ Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.