IA em triagem e prontuário eletrônico

A aplicação de inteligência artificial pode melhorar o desempenho da triagem em departamentos de emergência?

Resposta

A sobrecarga dos departamentos de emergência é um problema mundial crescente, associado a aumento de mortalidade e morbidade. Os sistemas de triagem atuais têm capacidade subótima de diferenciar pacientes criticamente enfermos, pois sinais e sintomas sutis são frequentemente difíceis de reconhecer. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta potencial para auxiliar os médicos na identificação dos pacientes que mais necessitam de recursos intensivos.

Uma revisão sistemática foi realizada para responder se a aplicação de IA pode melhorar o desempenho da triagem em departamentos de emergência. A busca na literatura utilizou o PubMed, com critérios de inclusão limitados a relatos dos últimos 5 anos, envolvendo seres humanos, escritos em inglês e contendo as palavras-chave: Inteligência Artificial, Departamento de Emergência e Triagem. A revisão seguiu o processo de busca e classificação proposto pelo Comitê de Prática Clínica da Academia Americana de Medicina.

A busca inicial resultou em 211 artigos. Após a primeira triagem, 62 foram considerados potencialmente relevantes. Os resumos foram avaliados de forma independente pelos autores, e 38 artigos foram selecionados como responsivos para esta declaração de posicionamento e revisados na íntegra. Os resultados desses estudos forneceram a base para as conclusões.

Com base em múltiplos estudos retrospectivos e alguns prospectivos, há evidências emergentes de que sistemas de triagem em departamentos de emergência baseados em IA demonstram desempenho superior específico por coorte na predição de pacientes adultos e pediátricos com maior probabilidade de necessitar de cuidados críticos, procedimentos operatórios e internação hospitalar. Esses achados sugerem um potencial promissor, mas ainda carecem de validação em diferentes contextos.

Os autores concluem que a IA pode aprimorar a triagem, mas ressaltam a necessidade de mais estudos prospectivos e de implementação clínica para confirmar esses benefícios e garantir a segurança dos pacientes. A revisão não fornece detalhes sobre as limitações dos estudos incluídos, nem sobre a amostra total ou características específicas das populações estudadas.

O que o estudo mostrou

Trata-se de uma revisão sistemática da literatura que buscou artigos no PubMed nos últimos 5 anos, em inglês, com seres humanos e as palavras-chave Inteligência Artificial, Departamento de Emergência e Triagem. A busca inicial encontrou 211 resultados; após triagem, 62 artigos foram considerados potencialmente relevantes, e 38 foram selecionados para revisão completa. Os achados, baseados em múltiplos estudos retrospectivos e alguns prospectivos, indicam que sistemas de triagem com IA demonstram desempenho superior específico por coorte na predição de pacientes adultos e pediátricos com maior necessidade de cuidados críticos, procedimentos operatórios e internação hospitalar.

Limitações

O resumo não informa detalhes sobre as limitações dos estudos incluídos, como viés de seleção, heterogeneidade das populações ou qualidade metodológica. Também não são fornecidos dados sobre o tamanho amostral total ou características específicas dos sistemas de IA avaliados. A maioria das evidências parece vir de estudos retrospectivos, com poucos prospectivos, o que limita a generalização dos achados. Além disso, a revisão não aborda custos, implementação ou impacto clínico direto.

Aplicação no consultório

Para o médico que atua em pronto-socorro ou gestão de consultório, os achados sugerem que sistemas de triagem com IA podem auxiliar na identificação mais precisa de pacientes que necessitam de cuidados críticos, procedimentos operatórios ou internação. Isso pode otimizar o fluxo de atendimento e a alocação de recursos. No entanto, a implementação requer validação local e consideração das limitações. Gestores devem avaliar a integração dessas ferramentas com os sistemas existentes e treinar as equipes para interpretar os resultados, sem substituir o julgamento clínico.

Estudo citado

Can Application of Artificial Intelligence Improve Emergency Department Triage Performance? The Journal of emergency medicine, 2025.
Autores: Waligora G, Sherwin R, Soucy Z.
DOI: 10.1016/j.jemermed.2025.04.001 · PubMed: PMID 41027290

Perguntas para aprofundar

• Quais são os critérios utilizados pelos sistemas de triagem com inteligência artificial para prever necessidade de cuidados críticos?
• Como a inteligência artificial pode ser integrada aos sistemas de triagem já existentes no pronto-socorro?
• Quais são as limitações e os riscos da implementação de triagem com inteligência artificial na prática clínica?

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