Inteligência Artificial na anestesiologia (2023-2025)

Eficácia dos sistemas preditivos de hipotensão e otimização farmacológica em face dos entraves éticos e de implementação

Resumo

A anestesiologia exige vigilância rigorosa, historicamente baseada na detecção reativa de eventos adversos. A introdução da Inteligência Artificial (IA), englobando Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) no triênio 2023-2025, marca uma transição para a gestão preditiva e proativa da segurança do paciente. O objetivo desta revisão é analisar a eficácia dos sistemas de IA na previsão da Hipotensão Intraoperatória (HIO) e na otimização da dosagem de medicamentos, ao mesmo tempo que se examinam os complexos desafios éticos, legais e de infraestrutura que limitam sua adoção generalizada. A literatura recente indica que ferramentas como o Hypotension Prediction Index (HPI) reduzem significativamente a carga de hipotensão, enquanto sistemas closed-loop aprimorados por ML demonstram maior precisão e economia no consumo de agentes anestésicos, como o Propofol. Contudo, a superação de barreiras como o risco de viés algorítmico, a ausência de um marco regulatório claro para a responsabilização civil e a necessidade de validação multicêntrica e treinamento continuado representam obstáculos significativos. A síntese das evidências reafirma a utilidade clínica da IA, mas destaca a urgência de estabelecer governança e educação robustas para garantir a equidade e a segurança do paciente na prática anestesiológica contemporânea.