SEGURANÇA DO PACIENTE NA ERA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: OPORTUNIDADES, DESAFIOS ÉTICOS E PERSPECTIVAS FUTURAS

Autores

  • Vivian Batista Lira Sobral Faculdade Holistica
  • Rafael Rodrigues Gonçalves
  • Paula Lyra Dias de Oliva Universidade Metropolitana de Santos image/svg+xml
  • Ana Laura Moraes Silveira Universidade Metropolitana de Santos image/svg+xml
  • Jacineidy de Moura Sousa Universidade Federal da Bahia image/svg+xml
  • Josyane Rebouças da Silva Universidade Estadual do Ceará image/svg+xml
  • Paula de Vasconcelos Pinheiro Universidade Estadual do Ceará image/svg+xml
  • Edivaldo Bazilio dos Santos Lean Healthcare
  • Marialdo Dias Barroso Mendonça Universidade Estadual do Ceará image/svg+xml
  • Itamar dos Santos Fonseca Universidade Federal do Pará image/svg+xml
  • Lilia da Silva Melo Must University
  • Rafaelle Serejo Machado Centro Universitário internacional SIGNORELLI

DOI:

https://doi.org/10.51891/rease.v12i10.31167

Palavras-chave:

Segurança do Paciente, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Erros Médicos, Sistemas de Apoio a Decisões Clínicas, Cuidados de Enfermagem

Resumo

Objetivo: sintetizar criticamente as melhores evidências científicas sobre a aplicação da inteligência artificial (IA) à segurança do paciente, analisando seu potencial para a prevenção de eventos adversos, os riscos e desafios éticos decorrentes de sua incorporação e as perspectivas futuras para a prática assistencial e a governança dos sistemas de saúde. Método: revisão integrativa conduzida segundo o referencial de Whittemore e Knafl e reportada conforme a recomendação PRISMA 2020, com busca em oito bases (PubMed/MEDLINE, Embase, Scopus, Web of Science, CINAHL, LILACS, SciELO e Biblioteca Virtual em Saúde), descritores DeCS/MeSH combinados por operadores booleanos, recorte de 2020 a 2026, seleção por dois revisores independentes, avaliação do nível de evidência (Melnyk e Fineout-Overholt) e do risco de viés por instrumento específico para modelos preditivos (PROBAST+AI), complementado pelas lentes de relato CONSORT-AI e TRIPOD+AI. Resultados: foram reunidos 20 estudos (2020–2026), predominando estudos preditivos de desenvolvimento/validação e revisões de escopo, com aplicações em predição de sepse e deterioração, segurança medicamentosa, prevenção de lesões por pressão e quedas, vigilância de eventos adversos por processamento de linguagem natural e apoio à decisão. As evidências mostram benefícios condicionados à qualidade da implementação e recorrentes limitações: validação apenas interna, desfechos substitutos, alarmes falsos, viés de automação e iniquidades algorítmicas. Considerações finais: a IA oferece oportunidades concretas para a prevenção de eventos adversos, mas seus benefícios dependem de validação externa, supervisão humana significativa, governança e monitoramento contínuo, cabendo à enfermagem e à equipe multiprofissional papel central como salvaguarda contra o viés de automação.

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Biografia do Autor

  • Vivian Batista Lira Sobral, Faculdade Holistica

    Pós-graduação em enfermagem em Gestão da Qualidade e Segurança do Paciente, Fahol. 

  • Rafael Rodrigues Gonçalves

    Mestrando em Gestão de Cuidados da Saúde, Must University.

  • Paula Lyra Dias de Oliva, Universidade Metropolitana de Santos

    Graduanda em Medicina, UNIMES.

  • Ana Laura Moraes Silveira, Universidade Metropolitana de Santos

    Graduanda em Medicina, UNIMES.

  • Jacineidy de Moura Sousa, Universidade Federal da Bahia

    Mestrando em Saúde Coletiva em área de concentração em Informação e Saúde Digital, ISC-UFBA. 

  • Josyane Rebouças da Silva, Universidade Estadual do Ceará

    Mestrado em Gestão em Saúde, UECE. 

  • Paula de Vasconcelos Pinheiro, Universidade Estadual do Ceará

    Mestrado em Gestão em Saúde, UECE. 

  • Edivaldo Bazilio dos Santos, Lean Healthcare

    Mestrando Internacional em Gestão em Saúde, Lean Healthcare.

  • Marialdo Dias Barroso Mendonça, Universidade Estadual do Ceará

    Mestrado em Gestão em Saúde, UECE. 

  • Itamar dos Santos Fonseca, Universidade Federal do Pará

    Pós-graduação em Gestão Pública, UFPA. 

  • Lilia da Silva Melo, Must University

    Mestrado em Gestão em cuidados de Saúde, Must University. 

  • Rafaelle Serejo Machado, Centro Universitário internacional SIGNORELLI

    Pós-graduação em enfermagem do trabalho, Centro Universitário internacional SIGNORELLI. 

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Publicado

2026-10-15

Como Citar

Sobral, V. B. L., Gonçalves, R. R., Oliva, P. L. D. de, Silveira, A. L. M., Sousa, J. de M., Silva, J. R. da, Pinheiro, P. de V., Santos, E. B. dos, Mendonça, M. D. B., Fonseca, I. dos S., Melo, L. da S., & Machado, R. S. (2026). SEGURANÇA DO PACIENTE NA ERA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: OPORTUNIDADES, DESAFIOS ÉTICOS E PERSPECTIVAS FUTURAS. Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação, 12(10), 1-20. https://doi.org/10.51891/rease.v12i10.31167

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