Inteligencia artificial y e-SUS APS/PEC: desarrollo de modelos predictivos para identificar a personas con necesidades de cuidados paliativos en la atención primaria de salud

Resumen

La identificación temprana de personas con necesidades de cuidados paliativos constituye un desafío para la Atención Primaria de Salud (APS), especialmente ante el envejecimiento poblacional, la multimorbilidad y la creciente complejidad de las enfermedades crónicas. En este contexto, la inteligencia artificial y los modelos predictivos pueden contribuir al análisis de información clínica y asistencial, facilitando el reconocimiento de personas que podrían beneficiarse de una evaluación paliativa. Este estudio tiene como objetivo analizar las evidencias científicas y las posibilidades técnico-asistenciales relacionadas con el desarrollo de modelos predictivos basados en inteligencia artificial para identificar personas con necesidades de cuidados paliativos en la APS, considerando el potencial uso de los datos del Registro Electrónico del Ciudadano (PEC), integrado en la estrategia brasileña e-SUS APS. Se propone una revisión integradora de la literatura sobre aprendizaje automático, instrumentos de identificación de necesidades paliativas, registros electrónicos de salud y transformación digital del Sistema Único de Salud de Brasil. Se considerarán evidencias relacionadas con algoritmos predictivos, instrumentos como NECPAL y SPICT, calidad de los registros clínicos, interoperabilidad y gobernanza de datos. La síntesis permitirá discutir las posibilidades de aplicación, las limitaciones metodológicas y los requisitos para una posible implementación en la APS. La inteligencia artificial debe utilizarse como apoyo a la decisión clínica, sin sustituir la evaluación de los profesionales sanitarios. Su implementación requiere evidencia científica consistente, calidad de los datos, validación de los modelos y garantías de seguridad, equidad y protección de la información de los usuarios.