Predição precoce de sepse e choque séptico via machine learning

Uma revisão narrativa comparativa e análise de implementação na “Golden Hour”

Resumo

A sepse e o choque séptico representam desafios críticos para a medicina intensiva devido à alta mortalidade e complexidade diagnóstica. O presente estudo objetiva analisar a eficácia comparativa entre protocolos tradicionais de triagem, especificamente o Quick Sequential Organ Failure Assessment (qSOFA), e modelos preditivos baseados em Machine Learning (ML) para a identificação precoce da síndrome. A metodologia compreende uma revisão narrativa da literatura científica publicada entre 2023 e 2026, selecionando estudos que aplicam algoritmos de Inteligência Artificial para otimizar intervenções terapêuticas na "Golden Hour". A análise examina a epidemiologia atualizada, a fisiopatologia e a aplicação clínica de técnicas avançadas como Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural. Os resultados demonstram que os modelos de ML superam consistentemente os escores clínicos convencionais em sensibilidade e especificidade ao processarem variáveis vitais dinâmicas e multimodais em tempo real. Observa-se que essa superioridade tecnológica mitiga o risco de subdiagnóstico inerente aos métodos manuais. Conclui-se que a adoção de ferramentas preditivas automatizadas constitui uma mudança de paradigma necessária, embora a implementação clínica efetiva demande a superação de barreiras relacionadas à interpretabilidade algorítmica e à privacidade de dados para garantir a segurança do paciente.