Uma equipe internacional de pesquisa liderada pela Universitat Politècnica de València (UPV) investigou sistematicamente a aplicação da Inteligência Artificial (IA) em unidades de terapia intensiva neonatal (UTINs). A revisão, publicada na Seminars in Fetal and Neonatal Medicine, avalia 41 estudos dos últimos dez anos e analisa oportunidades, desafios técnicos e aspectos éticos.
A IA está ganhando importância crescente no cuidado de bebês prematuros e recém-nascidos gravemente doentes. Ela apoia principalmente a detecção precoce de complicações, o monitoramento contínuo e a previsão de eventos críticos. Aplicações comuns envolvem os sistemas cardiovascular, neurológico, respiratório e infeccioso. Algoritmos analisam sinais clínicos sutis de dados fisiológicos, gravações de vídeo ou áudio que muitas vezes são negligenciados no monitoramento de rotina.
Entre os avanços mais importantes estão a detecção precoce de sepse, a avaliação da maturação cerebral, a previsão de episódios respiratórios e a otimização de sistemas de monitoramento em tempo real. As UTINs geram enormes quantidades de dados em tempo real; a IA pode interpretá-los, melhorar a tomada de decisões e prevenir complicações – uma vantagem crucial para os pacientes mais vulneráveis.
Apesar do potencial, o estudo identifica obstáculos significativos para uma ampla adoção clínica: diferenças entre pacientes, conjuntos de dados insuficientemente representativos, vieses de métodos de medição não invasivos e falta de validação externa de muitos modelos. Muitas abordagens ainda não são suficientemente robustas e generalizáveis. Os autores pedem bancos de dados maiores e de alta qualidade, modelos fáceis de usar para a equipe médica e algoritmos transparentes e explicáveis.
A necessidade de colaboração interdisciplinar entre engenheiros, clínicos, cientistas de dados e especialistas em ética é particularmente enfatizada. Com a crescente disponibilidade de dados de saúde e a complexidade crescente dos modelos, o potencial para diagnóstico preditivo e terapias individualizadas aumenta. Ao mesmo tempo, a proteção de dados, a validação rigorosa e o acesso equitativo às tecnologias devem ser garantidos.
O trabalho vê na integração de dados multimodais, ferramentas de monitoramento em tempo real e modelos eticamente responsáveis e explicáveis grandes oportunidades para uma neonatologia mais preventiva, precisa e centrada no paciente. O estudo foi financiado no âmbito do programa INBIO da UPV e do Hospital Universitari i Politècnic La Fe, bem como pela rede RICORS-SAMID e fundos NextGenerationEU.
Avaliação objetiva
A revisão sistemática oferece uma visão geral abrangente e atualizada de um campo dinâmico, destacando realisticamente tanto aplicações promissoras quanto barreiras significativas de implementação. O foco em áreas clinicamente relevantes, como a detecção precoce de sepse e a maturação cerebral, é prático; a ênfase em vieses, deficiências de validação e questões éticas corresponde ao estado atual da pesquisa em IA na medicina.
É de se notar criticamente que muitos dos estudos incluídos são metodologicamente limitados – frequentemente faltam validações externas, grandes coortes e desenhos prospectivos. A revisão em si é descritiva e não contém meta-análise de métricas quantitativas de desempenho. No entanto, ela fornece uma base sólida para o estabelecimento de prioridades e mostra claramente que a IA na neonatologia ainda está longe da aplicação de rotina. A abordagem interdisciplinar e a exigência de modelos explicáveis são inovadoras; a contribuição sublinha a necessidade de conciliar inovação com segurança do paciente e justiça.
Artigo original
Antonio Martínez Millana, Álvaro Solaz-García, Andrea García Montaner et al.: A systematic review on the use of artificial intelligence in the neonatal intensive care unit: far beyond the potential impact. Seminars in Fetal and Neonatal Medicine (2026). DOI: https://doi.org/10.1016/j.siny.2025.101684 (ou resumo vinculado: https://www.sfnmjournal.com/article/S1744-165X(25)00084-8/abstract)
