Responsabilidade médico-legal na automação da anestesia oftalmológica

limites, impactos e perspectivas éticas

Autores

Palavras-chave:

anestesia oftalmológica, automação, responsabilidade médico-legal, inteligência artificial, ética médica

Resumo

O presente estudo consiste em uma revisão de literatura narrativa que investiga a responsabilidade médico-legal na automação da anestesia oftalmológica. A oftalmologia cirúrgica apresenta um volume elevado de procedimentos, exigindo precisão anestésica paramétrica para evitar instabilidades hemodinâmicas e desfechos clínicos adversos. O desenvolvimento de sistemas de infusão em malha fechada e de algoritmos baseados em inteligência artificial tem modificado a atuação do anestesiologista, transferindo progressivamente parte do controle farmacológico para o equipamento. Esse cenário gera questionamentos técnicos e jurídicos sobre a imputação de responsabilidade civil e penal em casos de falha do algoritmo, dano ao paciente ou viés de processamento de dados. O objetivo geral do estudo é analisar os limites da responsabilização médico-legal frente às novas tecnologias de automação na anestesia em oftalmologia. Os objetivos específicos envolvem a descrição dos impactos socioeconômicos dessas tecnologias, o mapeamento dos riscos operacionais e a elucidação das diretrizes éticas contemporâneas. A metodologia baseia-se em buscas em bases de dados científicas, selecionando artigos recentes que discutem a interseção entre direito médico e inovações anestésicas. Conclui-se, preliminarmente, que o avanço tecnológico requer atualizações normativas contínuas para garantir a segurança jurídica dos profissionais e a proteção dos pacientes submetidos a procedimentos oftalmológicos sob controle automatizado.

Biografia do Autor

Carlos Henrique Passos Mairink, Faculdade Minas Gerais (FAMIG)

Professor Universitário, Doutor, Mestre, Pós-graduado e Discente do Curso de Medicina da Uninassau. E-mail: passosmairink@gmail.com.

Referências

AMISHA, V. et al. Overview of artificial intelligence in medicine. Journal of Family Medicine and Primary Care, v. 8, n. 7, p. 2328-2331, 2019. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31463251/. Acesso em: 07 jul. 2026.

BAALANN, K. et al. Economic impacts of automated anesthesia systems in healthcare. International Journal of Clinical Anesthesia, v. 12, n. 2, p. 45-53, 2025. Disponível em: https://ijca.in/archive/volume/12/issue/2/article/20436. Acesso em: 10 jul. 2026.

BAETHGE, C. et al. SANRA—a scale for the quality assessment of narrative review articles. Research Integrity and Peer Review, v. 4, n. 1, p. 5, 2019. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30962953/. Acesso em: 09 jul. 2026.

CAI, M. et al. Advances in automated anesthesia: a comprehensive review. ResearchGate, 2025. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/388111662_Advances_in_automated_anesthesia_a_comprehensive_review. Acesso em: 24 jul. 2026.

CHAR, D. S. et al. Implementing machine learning in health care — addressing ethical challenges. The New England Journal of Medicine, v. 378, n. 11, p. 981-983, 2018. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29539284/. Acesso em: 04 jul. 2026.

ESTEVA, A. et al. A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, v. 25, n. 1, p. 24-29, 2019. Disponível em: https://www.nature.com/articles/s41591-018-0316-z. Acesso em: 24 jul. 2026.

GERKE, S. et al. Ethical and legal challenges of artificial intelligence-driven healthcare. Artificial Intelligence in Healthcare, p. 295-336, 2020. Disponível em: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7332220/. Acesso em: 11 jul. 2026.

GUPTA, Lalit. Ethical considerations of AI-driven content in anesthesia practice. Indian Journal of Clinical Anaesthesia, v.12, n.1, 2025. Disponível em: https://ijca.in/archive/volume/12/issue/1/article/20405. Acesso em: 11 jul. 2026.

HASHIMOTO, D. A. et al. Artificial intelligence in surgery: promises and perils. Annals of Surgery, v. 268, n. 1, p. 70-76, 2018. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/322878441_Artificial_Intelligence_in_Surgery_Promises_and_Perils . Acesso em: 15 jul. 2026.

RAJKOMAR, A. et al. Machine learning in medicine. The New England Journal of Medicine, v. 380, n. 14, p. 1347-1358, 2019. Disponível em: https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMra1814259 . Acesso em: 09 jul. 2026.

ROSSI, L. et al. Ophthalmic anesthesia in high-volume settings: an epidemiological review. Medical Research Archives, v. 12, n. 3, 2024. Disponível em: https://esmed.org/MRA/mra/article/view/5113. Acesso em: 13 jul. 2026.

SINGH, R. et al. Complications of ophthalmic regional blocks: a systematic review. PubMed, v. 45, n. 2, 2021. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33625566/. Acesso em: 10 jul. 2026.

SRINIVASAREDDY, M. Artificial intelligence in anesthesia: what might the future hold. ResearchGate, 2024. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/385632602_Artificial_Intelligence_in_Anesthesia_What_Might_the_Future_Hold. Acesso em: 03 jul. 2026.

TING, D. S. W. et al. Artificial intelligence and deep learning in ophthalmology. British Journal of Ophthalmology, v. 103, n. 2, p. 167-175, 2019. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30361278/. Acesso em: 23 jul. 2026.

TOPOL, E. J. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, v. 25, n. 1, p. 44-56, 2019. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30617339/. Acesso em: 01 jul. 2026.

VAN LOON, K. et al. Comment on advances in automated anesthesia: a comprehensive review. Springer Medizin, 2026. Disponível em: https://www.springermedizin.de/comment-on-advances-in-automated-anesthesia-a-comprehensive-revi/51989412. Acesso em: 01 jul. 2026.

Downloads

Publicado

03.09.2026

Edição

Seção

Artigos