USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIALNA PREDIÇÃO DE HIPOTENSÃO INTRAOPERATÓRIA

Resumo

A hipotensão intraoperatória (HIO) é uma intercorrência hemodinâmica frequente, acometendo aproximadamente 29% dos pacientes cirúrgicos, e está associada a desfechos adversos graves, como lesão renal aguda, injúria miocárdica perioperatória e aumento da mortalidade. Com o avanço das técnicas de inteligência artificial (IA), algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo têm sido desenvolvidos para predizer esses eventos antes de sua manifestação clínica. O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia e a segurança do uso de algoritmos de inteligência artificial na predição de hipotensão intraoperatória. Foi realizada uma revisão narrativa da literatura por meio das bases de dados PubMed, Scopus e Web of Science e um total de 10 artigos foram selecionados após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão. Os estudos utilizaram como principal ferramenta o Hypotension Prediction Index (HPI), baseado em análise de forma de onda arterial, além de modelos de deep learning com arquiteturas CNN-RNN. Os resultados demonstraram sensibilidade de 0,75, especificidade de 0,73 e AUROC agregado de 0,83 para algoritmos de ML em geral, com modelos de aprendizado profundo alcançando AUROC de 0,94. Todavia, há controvérsias com relação ao impacto em desfechos clínicos duros, como lesão renal aguda e injúria miocárdica, que ainda não foram consistentemente demonstrados. Além disso, boa parte dos trabalhos possui avaliação a curto prazo e amostras reduzidas de população de estudo. Nesse sentido, é imprescindível a realização de mais estudos nessa área, uma vez que a predição precoce da HIO representa avanço fundamental para a segurança do paciente cirúrgico.