UTIs Inteligentes: O Papel da Inteligência Artificial nas Un

Visão geral

Revisão iniciada 05/04/2026 | Revisão concluída 10/04/2026 | Publicado 13/04/2026

DOI: 10.7759/cureus.106934

Artigo de revisão de acesso aberto — Cureus 18(4): e106934 | Springer Nature

UTIs Inteligentes: O Papel da Inteligência Artificial nas Unidades de Terapia Intensiva Modernas

Nikita Singh

1. Medicina de Cuidados Intensivos, Fortis Escorts Heart Institute, Nova Délhi, Índia

Autora correspondente: Nikita Singh — drnikitasingh.n6@gmail.com

A inteligência artificial (IA) está transformando progressivamente a medicina intensiva ao possibilitar a análise avançada de dados clínicos complexos gerados nas unidades de terapia intensiva (UTIs). Esta revisão explora as aplicações atuais e emergentes da IA na prática de UTI, incluindo predição de sepse, manejo da ventilação mecânica, previsão de lesão renal aguda (LRA), monitorização hemodinâmica e prognóstico. Modelos baseados em IA demonstraram a capacidade de melhorar a detecção precoce de complicações, apoiar a tomada de decisão clínica e otimizar a utilização de recursos.

No entanto, desafios como interpretabilidade limitada, restrições de integração de dados e necessidade de validação prospectiva continuam dificultando a ampla adoção clínica. Uma revisão narrativa abrangente foi conduzida com publicações de janeiro de 2015 a junho de 2025, utilizando os termos "inteligência artificial", "aprendizado de máquina", "aprendizado profundo", "unidade de terapia intensiva", "cuidados críticos", "suporte à decisão clínica" e "predição de sepse" para pesquisar PubMed, Scopus e Google Scholar. Pesquisas originais revisadas por pares, revisões sistemáticas e meta-análises sobre usos práticos ou validação clínica de ferramentas de IA em UTIs foram priorizadas, enquanto estudos focados exclusivamente no desenvolvimento de algoritmos sem integração clínica foram excluídos.

Sepse, ventilação mecânica, LRA, monitorização hemodinâmica e prognóstico são as áreas temáticas de aplicação que organizam a revisão. A IA demonstrou utilidade significativa em domínios da UTI, incluindo predição precoce de complicações, previsão da duração da ventilação mecânica, estratificação de risco, alertas de instabilidade hemodinâmica e prognóstico de mortalidade. Modelos treinados em conjuntos de dados reais de UTI demonstraram alta acurácia preditiva e potencial para intervenção precoce. Porém, desafios como interpretabilidade dos modelos, fragmentação de dados e preocupações éticas persistem.

Categorias: Educação Médica, Tecnologia em Saúde

Palavras-chave: inteligência artificial, aprendizado profundo, unidade de terapia intensiva, aprendizado de máquina, desfecho

Com o advento dos computadores, Alan Turing foi um dos primeiros a propor o conceito de máquinas simulando a inteligência humana. Ele introduziu o "Teste de Turing" para avaliar se as máquinas poderiam pensar e analisar de maneira comparável aos seres humanos. Posteriormente, John McCarthy definiu inteligência artificial (IA) como "a ciência e a engenharia de criar máquinas inteligentes". Esses conceitos fundamentais evoluíram ao longo do tempo, levando ao desenvolvimento de subáreas-chave, incluindo aprendizado de máquina (AM), aprendizado profundo (AP), processamento de linguagem natural (PLN) e visão computacional (VC) [1].

O PLN e a VC permitem que computadores extraiam e interpretem dados de linguagem humana e informações visuais, facilitando a análise automatizada e apoiando os processos de tomada de decisão clínica [2].

O AM, como subconjunto da IA, permite que sistemas aprendam com dados, identifiquem padrões e melhorem o desempenho ao longo do tempo por meio de algoritmos computacionais. Ele utiliza uma ampla gama de entradas de dados para gerar saídas preditivas, permitindo a tomada de decisão autônoma e recomendações clínicas. Com ciclos contínuos de entrada de dados, geração de saídas e aprendizado iterativo, esses modelos podem prever desfechos com precisão crescente. As redes neurais profundas representam uma forma mais avançada de AM, utilizando múltiplas camadas de processamento para analisar estruturas de dados complexas. Essa capacidade aprimorada permite melhor reconhecimento de padrões e desenvolvimento de modelos sem programação explícita, formando um subconjunto especializado conhecido como AP [3].

Os modelos de aprendizado supervisionado são amplamente utilizados para predição de desfechos e estratificação de risco, enquanto o aprendizado não supervisionado permite o reconhecimento de padrões em conjuntos de dados de alta dimensionalidade. Os modelos de AP, particularmente as redes neurais, demonstraram capacidade excepcional no processamento de dados fisiológicos de séries temporais e modalidades de imagem, tornando-os especialmente relevantes em ambientes de cuidados intensivos.

A crescente complexidade da medicina intensiva gerou um volume sem precedentes de dados de pacientes por meio de sistemas de monitoramento contínuo, investigações laboratoriais e prontuários eletrônicos do paciente (PEP). Os clínicos frequentemente precisam tomar decisões rápidas com base em conjuntos de dados grandes e dinâmicos, o que pode exceder os limites da interpretação clínica tradicional. A IA oferece o potencial de integrar e analisar esses fluxos de dados multimodais, identificar padrões clinicamente relevantes e apoiar a detecção precoce de complicações, otimizando simultaneamente as estratégias de tratamento.

Portanto, compreender as aplicações atuais, as capacidades e as limitações da IA na unidade de terapia intensiva é cada vez mais importante para a prática moderna de cuidados críticos. Os componentes centrais da IA estão ilustrados na Figura 1.

FIGURA 1: Componentes da Inteligência Artificial

Imagens criadas pela autora utilizando Microsoft Word (Microsoft® Corp., Redmond, WA).

Aplicações da IA nas UTIs

IA na Sepse

Goh et al. utilizaram IA para desenvolver o algoritmo de Avaliação Precoce de Risco de Sepse (SERA, do inglês Sepsis Early Risk Assessment), que emprega dados estruturados e notas clínicas não estruturadas para avaliar o risco de sepse. O SERA consiste em um algoritmo diagnóstico interligado que determina a probabilidade de sepse e um algoritmo de predição precoce que estima o risco de desenvolver sepse nas próximas 4, 6, 12, 24 e 48 horas. O sistema hospitalar de PEP foi utilizado como base, aplicando-se um algoritmo de PLN para classificar os dados em sete categorias, que foram então usadas para determinar se o paciente desenvolveria sepse dentro desses intervalos. O algoritmo também foi comparado a outros sistemas de pontuação preditiva — como SIRS (Síndrome da Resposta Inflamatória Sistêmica), SOFA (Sequential Organ Failure Assessment), qSOFA e MEWS (Modified Early Warning System) — na predição de sepse e mortalidade relacionada à sepse. Em validação retrospectiva de dados de UTI, o modelo demonstrou alta acurácia preditiva, particularmente 12 horas antes do início da sepse [3].

Shashikumar et al. utilizaram o Deep Artificial Intelligence Sepsis Expert (DeepAISE) para predição precoce de sepse. Esse modelo aprendeu automaticamente as características preditivas de diversas interações de dados e clínicas para realizar predição precoce de sepse. Ele pode predizer com precisão a probabilidade de sepse em pacientes de UTI com até 12 horas de antecedência [4].

Esses modelos utilizam dados fisiológicos de séries temporais e variáveis clínicas para identificar padrões temporais sutis que precedem o início da sepse, possibilitando predição mais precoce em comparação com sistemas de pontuação convencionais.

Modelos de IA podem ser desenvolvidos para auxiliar na predição e reconhecimento precoces de condições como pneumonia associada à ventilação mecânica e infecções primárias da corrente sanguínea associadas a cateter venoso central. Eles auxiliarão os profissionais de saúde no monitoramento, planejamento e início de intervenções oportunas [5].

Um estudo de 2025 publicado no JMIR Medical Informatics desenvolveu um sistema baseado em AP utilizando redes neurais convolucionais (CNNs) para predizer o início da sepse a partir de dados multivariados de séries temporais de UTI. Com base em um grande conjunto de dados retrospectivo de mais de 36.000 internações em UTI, o modelo incorporou parâmetros de monitoramento contínuo para capturar padrões complexos associados à sepse precoce. O modelo CNN demonstrou desempenho excelente, predizendo sepse até seis horas antes do diagnóstico clínico tradicional. Comparado a ferramentas estabelecidas como os escores SOFA e qSOFA, o modelo de IA não apenas as superou em acurácia preditiva, como também ofereceu identificação mais precoce de pacientes de alto risco. Esses resultados reforçaram o potencial dos sistemas de AP explicável para suportar alertas de sepse em tempo real na UTI [6].

As principais variáveis utilizadas em cada modelo de IA para predição de sepse estão ilustradas na Figura 2.

FIGURA 2: Principais variáveis utilizadas em cada modelo de IA para predição de sepse

IA: inteligência artificial; DeepAISE: Deep Artificial Intelligence Sepsis Expert; SERA: Sepsis Early Risk Assessment

IA na Ventilação Mecânica

Com os recentes avanços em IA, ela desempenhará um papel crucial na ventilação mecânica de pacientes criticamente enfermos. A IA pode ajudar a determinar vários parâmetros ventilatórios para otimizar a ventilação do paciente, prevenir efeitos adversos associados ao ventilador e avaliar a probabilidade de sucesso no desmame. O modo de ventilação em malha fechada (closed-loop) mais recente poderia abordar questões complexas, como a prevenção de lesão pulmonar induzida pelo ventilador, adaptando-se continuamente à mecânica pulmonar e à condição do paciente enquanto avalia o sucesso do desmame e a prontidão para extubação [7].

Mendiratta et al. analisaram dois modelos de IA: o modelo de regressão e o modelo de classificação binária. Um modelo de regressão foi desenvolvido para prever a duração da ventilação em dias. Em contraste, um modelo de classificação binária foi desenvolvido para dividir os pacientes em grupos de ventilação mecânica de curto prazo (< 3 dias) ou longo prazo (> 3 dias). O corte de três dias foi considerado por demonstrar significância clínica e maior risco de desenvolvimento de pneumonia associada ao ventilador. Os autores concluíram que os modelos de IA propostos, equipados com soluções robustas para predição de dias de ventilação, também podem auxiliar a tomada de decisão clínica e a alocação de recursos [8].

Wang et al. utilizaram um modelo de IA para prever a duração da ventilação mecânica em pacientes com síndrome do desconforto respiratório agudo (SDRA) na UTI. Eles utilizaram dados do Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-IV) e do AmsterdamUMCdb para desenvolver um modelo de predição baseado em sete algoritmos supervisionados de AM. Em comparação com todos os modelos, o extreme gradient boosting (XGB) apresentou o melhor desempenho preditivo. Os autores concluíram que os modelos de AM podem auxiliar no manejo de pacientes em ventilação mecânica na UTI [9].

Esses modelos de AM analisam parâmetros respiratórios dinâmicos e variáveis específicas do paciente para prever a duração da ventilação e orientar estratégias ventilatórias personalizadas.

Um estudo publicado na Frontiers in Medicine desenvolveu um modelo de IA em dois estágios para prever o momento ideal para o desmame de pacientes da ventilação mecânica. O modelo utilizou uma combinação de variáveis clínicas, parâmetros respiratórios e dados de teste de ventilação espontânea para apoiar a tomada de decisão em diferentes fases do processo de desmame. Ao incorporar dados dinâmicos do paciente e algoritmos de predição específicos para cada estágio, o sistema levou em conta o estado fisiológico em constante evolução dos pacientes criticamente enfermos. Usando grandes conjuntos de dados de UTI, o modelo demonstrou forte desempenho preditivo, com valores de AUC (área sob a curva) superiores a 0,84 em ambos os estágios. Quando implementado por meio de um painel de suporte à decisão clínica, o sistema assistido por IA mostrou boa concordância com o julgamento do clínico, melhorando a eficiência. Seu uso foi associado a uma redução na duração da ventilação mecânica de aproximadamente 21 horas, sugerindo impacto significativo nos desfechos dos pacientes e na utilização de recursos da UTI [10].

IA na Lesão Renal Aguda (LRA)

A LRA é uma complicação prevalente e crítica em pacientes de UTI, com alta morbidade, mortalidade e utilização de recursos, especialmente quando a terapia de substituição renal contínua (TRRC) é necessária.

O estudo de Tan et al. demonstra o crescente potencial da IA na triagem de UTI, particularmente na previsão de eventos críticos como LRA e a subsequente necessidade de TRRC. O uso de redes de memória de curto e longo prazo (LSTM) para dados de séries temporais e do BioMedBERT para textos clínicos possibilita predições de risco mais matizadas e temporalmente conscientes. A obtenção de alta acurácia preditiva com tempo de antecedência superior a 12 horas ressaltou a relevância clínica do modelo. Além disso, a interpretabilidade por meio da análise SHAP (Shapley Additive exPlanations) aprimora sua transparência e aceitabilidade clínica ao revelar características-chave contribuintes, como débito urinário, gap aniônico e fosfato. Crucialmente, a capacidade de identificar precocemente pacientes com alto risco de deterioração renal pode permitir intervenções oportunas e individualizadas. Este estudo reforça a promessa dos modelos de IA multimodais na tomada de decisão em tempo real na UTI e apoia sua integração em sistemas de apoio à decisão clínica (SADC) para estratificação do risco de LRA [11].

Fragasso et al. desenvolveram um modelo de floresta aleatória (random forest) usando 36 características baseadas em PEP para prever LRA mais de 48 horas após cirurgia cardíaca pediátrica. O modelo demonstrou alta acurácia com preditores-chave refletindo estressores renais e cirúrgicos. Os autores concluíram que, embora o modelo demonstre forte desempenho, seu design unicêntrico e a ausência de validação externa restringem sua aplicabilidade mais ampla [12].

Um estudo publicado na Frontiers in Cardiovascular Medicine desenvolveu múltiplos modelos de AM para prever o risco de LRA em pacientes com infarto agudo do miocárdio, utilizando grandes conjuntos de dados de UTI dos bancos MIMIC-III e MIMIC-IV. O estudo avaliou vários algoritmos, incluindo florestas aleatórias, máquinas de vetores de suporte e XGB, incorporando ampla gama de variáveis clínicas, como valores laboratoriais, comorbidades e parâmetros fisiológicos. Foram analisados 3.882 pacientes, dos quais aproximadamente 28% desenvolveram LRA durante a internação. Entre os modelos testados, o algoritmo de floresta aleatória demonstrou melhor desempenho preditivo, com forte discriminação em coortes de validação interna e externa. A análise de importância de variáveis via SHAP identificou preditores-chave, incluindo creatinina sérica, glicemia, contagem de plaquetas e fibrilação atrial, destacando os papéis dos fatores renais e sistêmicos no desenvolvimento da LRA [13].

IA na Monitorização Hemodinâmica

Hatib et al. desenvolveram um algoritmo de AM usando dados de forma de onda de pressão arterial para prever hipotensão intraoperatória (PAM < 65 mmHg) até 15 minutos antes do início. O treinamento foi realizado em mais de 500.000 minutos de dados de forma de onda, com validação em uma coorte separada. Ao analisar mais de 3.000 características por ciclo cardíaco, o algoritmo detectou mudanças hemodinâmicas sutis que precedem a hipotensão, permitindo a identificação precoce de instabilidade circulatória. Essa ferramenta, posteriormente comercializada como Índice de Predição de Hipotensão (Hypotension Prediction Index), representa uma das primeiras aplicações de IA em tempo real na anestesiologia, apoiando o manejo hemodinâmico proativo durante a cirurgia [14].

O modelo analisa dados de forma de onda arterial de alta frequência para detectar instabilidade hemodinâmica precoce antes que a hipotensão clinicamente aparente ocorra.

O'Driscoll et al. avaliaram o valor prognóstico de parâmetros ecocardiográficos derivados de IA em pacientes com dor torácica. Usando a plataforma Ultromics EchoGo Core 2.0, o estudo mediu automaticamente a fração de ejeção do ventrículo esquerdo (FEVE) e o strain longitudinal global (SLG) a partir de ecocardiogramas transtorácicos em repouso de 296 pacientes. Ao longo de um seguimento médio de 7,8 anos, tanto a FEVE quanto o SLG foram preditores independentes e robustos de eventos cardíacos adversos maiores e mortalidade [15].

De Raat et al. conduziram um estudo prospectivo para avaliar o desempenho de uma ferramenta ecocardiográfica monoplanar automatizada baseada em tablet (AutoEF), projetada para quantificação rápida e point-of-care da FEVE e do volume sistólico (VS). O estudo incluiu 35 pacientes adultos submetidos a ecocardiografia transtorácica de rotina. Os resultados demonstraram forte correlação para estimativa de FEVE tanto para análise monoplanar quanto biplanar. Contudo, a correlação para VS foi mais modesta. Os autores concluíram que o AutoEF oferece solução promissora para medição rápida e independente do operador da FEVE em ambientes à beira do leito, especialmente em cenários de recursos limitados ou de cuidados agudos [16].

O processo de integração da IA na prática da UTI está demonstrado na Figura 3.

FIGURA 3: Fluxograma ilustrando as etapas de integração da IA nas Unidades de Terapia Intensiva, desde a coleta de dados até a tomada de decisão clínica e a retroalimentação

IA: inteligência artificial; PEP: prontuário eletrônico do paciente

IA no Prognóstico e Desfechos

Conforme descrito em uma revisão narrativa de Medical Informatics (2022), modelos orientados por IA estão sendo desenvolvidos para prever desfechos críticos em cenários como sepse, LRA e SDRA, com desempenho frequentemente superior ao de sistemas de pontuação tradicionais. Ferramentas de suporte à decisão clínica (SDC) baseadas em AM auxiliam intensivistas na detecção precoce de deterioração do paciente e na otimização da alocação de recursos, especialmente em ambientes de alta complexidade ou recursos limitados. Paralelamente, a análise de imagens baseada em IA — como algoritmos de AP para radiografias de tórax e ultrassonografia point-of-care — possibilita interpretação mais rápida e consistente, reduzindo a variabilidade interobservador. Ferramentas de PLN também são utilizadas para extrair informações clínicas estruturadas de notas não estruturadas do PEP, fornecendo cronogramas abrangentes dos dados do paciente para tomada de decisão informada. A revisão enfatiza a crescente importância da IA explicável para melhorar a confiança do clínico e a interpretabilidade dos modelos, bem como a necessidade de validação multicêntrica e colaboração interdisciplinar entre clínicos, cientistas de dados e engenheiros [17].

Awad et al. introduziram um framework de AM em conjunto, EMPICU (Ensemble Machine Learning Model for Mortality Prediction Inside Intensive Care Unit), para prever mortalidade hospitalar em pacientes de UTI nas primeiras seis horas de admissão. Usando dados de 11.722 pacientes adultos de UTI no banco de dados MIMIC-II, o estudo avaliou múltiplos algoritmos contra sistemas tradicionais de pontuação de gravidade. O modelo EMPICU-RF superou significativamente as pontuações padrão, alcançando discriminação superior no início da internação na UTI. Os autores demonstraram que, apesar de dados ausentes nas primeiras horas, sinais fisiológicos e laboratoriais suficientes existem em seis horas para permitir predição eficaz de mortalidade [18].

Calvert et al. desenvolveram um algoritmo preditivo, o AutoTriage, para identificar pacientes com alto risco de morte na UTI clínica usando dados do PEP. O modelo foi construído com um conjunto mínimo de oito variáveis clínicas coletadas rotineiramente. Treinado no banco de dados MIMIC-III, o modelo visava prever mortalidade em uma janela de 12 horas e demonstrou forte desempenho, com sensibilidade e especificidade em torno de 80%. Comparado a sistemas de pontuação estabelecidos, o AutoTriage forneceu discriminação superior, particularmente para predição de mortalidade de curto prazo, tornando-o uma ferramenta valiosa para estratificação precoce de risco na UTI e planejamento de intervenções potenciais. O ponto forte do modelo AutoTriage é sua simplicidade e interpretabilidade. O uso de variáveis limitadas, porém de alto rendimento, possibilitou aplicabilidade em tempo real sem necessidade de imagens complexas ou painéis laboratoriais extensos. Cada variável foi ponderada e pontuada de forma independente, permitindo que os clínicos compreendam as contribuições individuais ao risco e adaptem melhor a tomada de decisão à beira do leito [19].

Esses modelos utilizam variáveis clínicas coletadas rotineiramente para gerar escores de risco precoces, permitindo intervenção oportuna e melhora da triagem na UTI.

A integração da IA em cuidados críticos abriu novos horizontes para que clínicos possam compreender, monitorar e responder às condições clínicas dinâmicas de pacientes criticamente enfermos. Desde a predição precoce de sepse e LRA até a avaliação em tempo real do estado hemodinâmico e a prognosticação de desfechos, a IA demonstrou potencial para aprimorar tanto a oportunidade quanto a precisão das intervenções na UTI [3-5,13].

As principais aplicações da IA na UTI estão resumidas na Tabela 1, e o fluxo de trabalho de integração da IA está ilustrado na Figura 3.

TABELA 1: Resumo das principais aplicações da IA nas UTIs

PEP: prontuário eletrônico do paciente; LRA: lesão renal aguda; TRRC: terapia de substituição renal contínua; UTI: unidade de terapia intensiva; XGB: extreme gradient boosting; LSTM: long short-term memory (memória de curto e longo prazo)

Avanços recentes na ventilação mecânica destacam ainda mais a aplicabilidade clínica da IA. Os modelos de AM demonstraram a capacidade de prever a duração da ventilação e otimizar as estratégias ventilatórias usando grandes conjuntos de dados de UTI [8,9].

Além disso, abordagens mais sofisticadas, como o modelo de desmame de IA em dois estágios, mostraram forte desempenho preditivo e foram associadas a uma redução na duração da ventilação mecânica, mantendo concordância com o julgamento do clínico [10].

Esses achados sugerem que a IA pode apoiar um manejo ventilatório mais objetivo e consistente, potencialmente reduzindo as complicações associadas à ventilação prolongada.

De forma semelhante, no contexto de LRA, os modelos de IA que integram dados fisiológicos de séries temporais e PEP demonstraram forte capacidade preditiva [11]. Abordagens de AM mais recentes utilizando grandes bancos de dados, como MIMIC-III e MIMIC-IV, aprimoraram ainda mais a estratificação de risco ao incorporar variáveis clínicas multidimensionais e possibilitar a validação externa [12]. Esses modelos também utilizam técnicas de explicabilidade, como a análise SHAP, que aprimora a transparência ao identificar características-chave contribuintes. Tais desenvolvimentos são particularmente importantes para melhorar a confiança do clínico e facilitar a implementação real dos sistemas de IA.

No entanto, o caminho para a implementação generalizada permanece complexo. Embora muitos modelos apresentem resultados promissores, com frequência são desenvolvidos usando conjuntos de dados retrospectivos e podem ser suscetíveis a overfitting, exigindo validação adicional em populações e ambientes de saúde diversos. A variabilidade na qualidade dos dados, nas características demográficas dos pacientes e nas práticas clínicas pode influenciar significativamente o desempenho dos modelos. Os clínicos também precisam de uma compreensão mais profunda desses algoritmos para interpretar e aplicar adequadamente seus resultados na prática clínica. Além disso, a tradução dos modelos de IA para ambientes clínicos reais continua sendo desafiadora devido a questões como falta de validação externa, heterogeneidade dos dados e dificuldades de integração nos sistemas de saúde existentes. A integração nos fluxos de trabalho da UTI é outro grande desafio, frequentemente complicado por sistemas de dados fragmentados e interoperabilidade limitada com os PEPs existentes. Preocupações éticas, incluindo viés algorítmico, responsabilidade e privacidade dos dados dos pacientes, complicam ainda mais a adoção. Abordar esses problemas é essencial para garantir uma implantação segura e equitativa da IA em cuidados críticos [17-20].

Apesar dessas barreiras, o futuro da IA em cuidados críticos permanece promissor. A próxima geração de ferramentas de IA provavelmente será mais amigável ao clínico e adaptada ao paciente, possibilitando respostas dinâmicas às condições clínicas em evolução. Uma ênfase maior na IA explicável, validação prospectiva e colaboração interdisciplinar entre clínicos, cientistas de dados e engenheiros será essencial. Com implementação cuidadosa e inovação contínua, a IA tem o potencial de se tornar um componente integral da medicina intensiva moderna, apoiando os clínicos na prestação de cuidados mais seguros, eficientes e personalizados.

A validação prospectiva e a integração nos fluxos de trabalho clínicos em tempo real permanecem como áreas-chave para pesquisa futura.

A IA está emergindo de forma constante como uma ferramenta poderosa na medicina intensiva, onde a tomada de decisão rápida e precisa é fundamental. Em uma ampla gama de aplicações — incluindo predição precoce de complicações (como sepse e LRA), monitorização hemodinâmica em tempo real e interpretação automatizada de dados clínicos complexos —, a IA demonstrou potencial significativo para aprimorar o desempenho clínico e melhorar os desfechos dos pacientes. No entanto, apesar desses avanços, a tradução para a prática clínica de rotina permanece limitada devido a desafios como falta de transparência dos modelos, variabilidade na qualidade dos dados, dificuldades de integração com sistemas de saúde existentes e necessidade de validação prospectiva rigorosa. Abordar essas limitações por meio de maior transparência e colaboração mais sólida entre clínicos e cientistas de dados será essencial para a implementação bem-sucedida da IA na medicina intensiva moderna.

Contribuições dos Autores

Todos os autores revisaram a versão final a ser publicada e concordaram em ser responsáveis por todos os aspectos do trabalho.

Concepção e design: Nikita Singh

Aquisição, análise ou interpretação dos dados: Nikita Singh

Redação do manuscrito: Nikita Singh

Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante: Nikita Singh

Declarações

Conflitos de interesse: Em conformidade com o formulário de divulgação uniforme do ICMJE, todos os autores declaram: não recebimento de suporte financeiro de qualquer organização para o trabalho submetido; ausência de relacionamentos financeiros no presente ou nos últimos três anos com organizações que possam ter interesse no trabalho submetido; e ausência de outros relacionamentos ou atividades que possam parecer ter influenciado o trabalho submetido.

[1] Kelly FE, Fong K, Hirsch N, Nolan JP. A medicina intensiva tem 60 anos: história e futuro da unidade de terapia intensiva. Clin Med (Lond). 2014;14:376-9. DOI: 10.7861/clinmedicine.14-4-376

[2] Kaul V, Enslin S, Gross SA. História da inteligência artificial na medicina. Gastrointest Endosc. 2020;92:807-12. DOI: 10.1016/j.gie.2020.06.040

[3] Goh KH, Wang L, Yeow AY, et al. Inteligência artificial na predição e diagnóstico precoce de sepse utilizando dados não estruturados em saúde. Nat Commun. 2021;12:711. DOI: 10.1038/s41467-021-20910-4

[4] Shashikumar SP, Josef CS, Sharma A, Nemati S. DeepAISE — um modelo de sobrevida neural recorrente e interpretável para predição precoce de sepse. Artif Intell Med. 2021;113:102036. DOI: 10.1016/j.artmed.2021.102036

[5] De Corte T, Van Hoecke S, De Waele J. Inteligência artificial no manejo de infecções na UTI. Crit Care. 2022;26:79. DOI: 10.1186/s13054-022-03916-2

[6] Ruiz Giardin JM, Garnica Ó, Mesa Plaza N, et al. Modelo preditivo de IA para mortalidade e admissão em UTI na pandemia de COVID-19. J Med Internet Res. 2025;27:e70674. DOI: 10.2196/70674

[7] Misseri G, Piattoli M, Cuttone G, Gregoretti C, Bignami EG. Inteligência artificial para ventilação mecânica: uma mudança transformadora em cuidados intensivos. Ther Adv Pulm Crit Care Med. 2024;19:29768675241298918. DOI: 10.1177/29768675241298918

[8] Mendiratta S, Mukkelli VG, Baidya Kayal E, Khanna P, Mehndiratta A. Predição da duração da ventilação mecânica em pacientes de UTI: abordagem de aprendizado de máquina orientada a dados. Digit Health. 2025;11:20552076251352988. DOI: 10.1177/20552076251352988

[9] Wang Z, Zhang L, Huang T, et al. Desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina explicável para predizer a duração da ventilação mecânica em pacientes com SDRA na UTI. Heart Lung. 2023;58:74-81. DOI: 10.1016/j.hrtlng.2022.11.005

[10] Liu CF, Hung CM, Ko SC, et al. Um sistema de IA para predizer o momento ideal para desmame da ventilação mecânica em pacientes de UTI. Front Med (Lausanne). 2022;9:935366. DOI: 10.3389/fmed.2022.935366

[11] Tan Y, Dede M, Mohanty V, et al. Previsão de lesão renal aguda e utilização de recursos em pacientes de UTI por meio de modelos longitudinais e multimodais. J Biomed Inform. 2024;154:104648. DOI: 10.1016/j.jbi.2024.104648

[12] Fragasso T, Raggi V, Passaro D, et al. Predição de lesão renal aguda com modelo orientado por IA em UTI cardíaca pediátrica. J Anesth Analg Crit Care. 2023;3:37. DOI: 10.1186/s44158-023-00125-3

[13] Cai D, Xiao T, Zou A, et al. Predição de risco de LRA em pacientes com infarto agudo do miocárdio: modelo de IA usando bancos de dados MIMIC. Front Cardiovasc Med. 2022;9:964894. DOI: 10.3389/fcvm.2022.964894

[14] Hatib F, Jian Z, Buddi S, et al. Algoritmo de aprendizado de máquina para predição de hipotensão com base em análise de forma de onda de pressão arterial de alta fidelidade. Anesthesiology. 2018;129:663-74. DOI: 10.1097/ALN.0000000000002300

[15] O'Driscoll JM, Tuttolomondo D, Gaibazzi N. Strain longitudinal global e fração de ejeção calculados por IA predizem eventos cardíacos e mortalidade por todas as causas em pacientes com dor torácica. Echocardiography. 2023;40:1356-64. DOI: 10.1111/echo.15714

[16] de Raat FM, Bingley P, Bouwmeester S, et al. Quantificação monoplana automatizada de volume sistólico e fração de ejeção do VE por tablet. Echocardiography. 2024;41:e15904. DOI: 10.1111/echo.15904

[17] Barboi C, Tzavelis A, Muhammad LN. Comparação de escores de gravidade de doença e modelos de IA preditivos de mortalidade em UTI: meta-análise e revisão da literatura. JMIR Med Inform. 2022;10:e35293. DOI: 10.2196/35293

[18] Awad A, Bader-El-Den M, McNicholas J, Briggs J. Predição precoce de mortalidade hospitalar de pacientes de UTI usando abordagem de aprendizado em conjunto. Int J Med Inform. 2017;108:185-95. DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2017.10.002

[19] Calvert J, Mao Q, Hoffman JL, et al. Uso de variáveis clínicas coletadas em prontuário eletrônico para predizer mortalidade em UTI clínica. Ann Med Surg (Lond). 2016;11:52-7. DOI: 10.1016/j.amsu.2016.09.002

[20] Kelly CJ, Karthikesalingam A, Suleyman M, Corrado G, King D. Principais desafios para o impacto clínico da inteligência artificial. BMC Med. 2019;17:195. DOI: 10.1186/s12916-019-1426-2

Como citar este artigo: Singh N (13 de abril de 2026) UTIs Inteligentes: O Papel da Inteligência Artificial nas Unidades de Terapia Intensiva Modernas. Cureus 18(4): e106934. DOI 10.7759/cureus.106934

Referências

Conteúdo migrado do Central de Estudos (Blog Dr. Jackson Fuck, Notion).