IA para previsão de no-show, agendamento e gestão de clínicas

A inteligência artificial já pode apoiar a triagem no pronto-socorro com segurança suficiente para uso clínico em larga escala?

Resposta

A triagem em pronto-socorro é um processo crítico para priorizar o cuidado e preservar a segurança clínica, mas os sistemas atuais apresentam vulnerabilidades que comprometem a eficiência e a qualidade da assistência. Diante disso, a inteligência artificial surge como inovação promissora para apoiar a decisão e otimizar o fluxo de pacientes nesses ambientes de alta pressão.

Esta revisão de escopo seguiu a metodologia do Joanna Briggs Institute e as diretrizes PRISMA-ScR, com busca ampla em bases de dados, sem restrição de idioma ou de tempo. Dois revisores independentes conduziram a seleção na plataforma Rayyan, com divergências resolvidas por um terceiro avaliador, e a síntese usou o framework PAGER, categorizando padrões, avanços, lacunas, evidências para a prática e recomendações de pesquisa.

Os estudos incluídos mostraram que a IA foi implementada principalmente por algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo arquiteturas de aprendizado profundo. O processamento de linguagem natural foi frequentemente empregado para tratar dados clínicos não estruturados, e estudos recentes exploraram o potencial de grandes modelos de linguagem. De modo geral, os modelos baseados em aprendizado de máquina superaram consistentemente os sistemas tradicionais de triagem em acurácia preditiva.

Essas técnicas foram usadas sobretudo para classificação automatizada, previsão de gravidade clínica e melhora da priorização de pacientes, integrando dados de avaliação objetivos e subjetivos. Os achados sugerem potencial relevante da IA para aprimorar a triagem, racionalizar fluxos e oferecer suporte robusto à decisão clínica.

Apesar disso, a evidência disponível permanece heterogênea e em grande parte exploratória. Os desafios incluem variabilidade no desempenho dos modelos, ausência de validação externa e estudos frequentemente restritos a populações específicas. Por isso, muitas ferramentas atuais ainda não reúnem a confiabilidade necessária para implementação clínica segura em larga escala.

O que o estudo mostrou

Trata-se de uma revisão de escopo conduzida conforme a metodologia do Joanna Briggs Institute e as diretrizes PRISMA-ScR, com busca em bases de dados sem restrição de idioma ou tempo. Os estudos incluídos mostraram que a IA foi implementada principalmente por aprendizado de máquina, incluindo aprendizado profundo, com uso frequente de processamento de linguagem natural para dados não estruturados e exploração recente de grandes modelos de linguagem. Modelos de aprendizado de máquina superaram consistentemente os sistemas tradicionais de triagem em acurácia preditiva, sendo usados para classificação automatizada, previsão de gravidade e priorização de pacientes.

Limitações

O resumo não informa detalhes sobre o desenho individual dos estudos incluídos nem sobre tamanhos de amostra. A própria revisão descreve a evidência como heterogênea e majoritariamente exploratória, apontando variabilidade no desempenho dos modelos, ausência de validação externa e estudos frequentemente limitados a populações específicas. Esses fatores restringem a confiabilidade necessária para implementação clínica segura em larga escala.

Aplicação no consultório

Para o médico que atende demanda de pronto-socorro ou coordena fluxos de urgência, os achados reforçam que ferramentas de IA para triagem ainda não devem ser adotadas como substitutas do julgamento clínico, dada a falta de validação externa e a variabilidade de desempenho. Na gestão do consultório e de serviços, vale acompanhar a evolução dessas tecnologias e priorizar soluções com validação em populações diversas antes de incorporá-las à rotina assistencial.

Estudo citado

Artificial Intelligence in emergency department triage: A scoping review. PloS one, 2026.
Autores: Souza LL, de Oliveira YCN, Campos da Costa LC, Silva Filho JAAD, de Souza ATF, Mourão VG, Neves Dantas RA, Botarelli FR, Ribeiro KRB.
DOI: 10.1371/journal.pone.0352338 · PubMed: PMID 42348524

Perguntas para aprofundar

• Quais algoritmos de aprendizado de máquina foram mais usados na triagem com IA e como seu desempenho foi avaliado?
• Como o processamento de linguagem natural e os grandes modelos de linguagem podem apoiar a triagem de urgência?
• Que lacunas de validação externa precisam ser superadas antes da adoção clínica da IA na triagem?

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