INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À GESTÃO DO CUIDADO EM SAÚDE

Revisão integrativa da literatura

Resumo

INTRODUÇÃO

A inteligência artificial tem ampliado sua aplicação nos serviços de saúde, especialmente no apoio à decisão clínica, análise preditiva, monitoramento de pacientes, gestão de riscos e organização dos processos assistenciais. Essas tecnologias podem favorecer maior eficiência, segurança e qualidade do cuidado.

Entretanto, sua incorporação exige supervisão humana, governança, proteção de dados, transparência e avaliação dos riscos relacionados a vieses algorítmicos e à responsabilização profissional.

OBJETIVO

Analisar as evidências científicas sobre as aplicações da inteligência artificial na gestão do cuidado em saúde, seus benefícios, limitações e impactos na qualidade e segurança assistencial.

MÉTODO

Trata-se de uma revisão integrativa da literatura realizada nas bases PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, Biblioteca Virtual em Saúde e Cochrane Library. Foram utilizados descritores relacionados à inteligência artificial, gestão do cuidado, decisão clínica, qualidade da assistência e segurança do paciente.

Incluíram-se estudos publicados entre 2015 e junho de 2026, nos idiomas português, inglês e espanhol. Excluíram-se estudos duplicados, editoriais, cartas, resumos de eventos e publicações sem relação com o objetivo da revisão. As evidências foram analisadas por síntese descritiva e temática.

RESULTADOS

As principais aplicações identificadas envolveram apoio à decisão clínica, estratificação de riscos, monitoramento de pacientes, otimização dos processos assistenciais e gestão da qualidade e segurança do paciente.

A inteligência artificial demonstrou potencial para analisar grandes volumes de dados, identificar padrões, antecipar complicações e apoiar a priorização de condutas. Também foram observadas aplicações na segurança medicamentosa, detecção de eventos adversos, documentação clínica e automação de tarefas administrativas.

Entre os benefícios destacaram-se maior agilidade dos processos, apoio à tomada de decisão e possibilidade de intervenções precoces. Entretanto, a efetividade dessas ferramentas depende da qualidade dos dados, validação dos modelos e integração aos fluxos de trabalho.

Os principais desafios envolveram vieses algorítmicos, baixa transparência, proteção de dados, interoperabilidade, resistência profissional e necessidade de capacitação. A supervisão humana permanece essencial para garantir segurança, autonomia profissional e cuidado centrado no paciente.

CONCLUSÃO

A inteligência artificial apresenta potencial para qualificar a gestão do cuidado, apoiar decisões clínicas, identificar riscos e melhorar processos assistenciais e administrativos. Sua incorporação deve ocorrer de forma ética, planejada e supervisionada.

A adoção dessas tecnologias requer governança, validação contínua, proteção de dados e participação dos profissionais de saúde. A inteligência artificial deve ser utilizada como ferramenta de apoio, sem substituir o julgamento clínico e a relação entre profissionais e pacientes.