INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E E-SUS APS/PEC: DESENVOLVIMENTO DE MODELOS PREDITIVOS PARA IDENTIFICAÇÃO DE PESSOAS COM NECESSIDADES DE CUIDADOS PALIATIVOS NA ATENÇÃO PRIMÁRIA À SAÚDE

Resumo

A identificação precoce de pessoas com necessidades de cuidados paliativos constitui um desafio para a Atenção Primária à Saúde (APS), especialmente diante do envelhecimento populacional, da multimorbidade e do aumento da complexidade das condições crônicas. Nesse cenário, a inteligência artificial e os modelos preditivos apresentam potencial para apoiar a análise de informações clínicas e assistenciais, contribuindo para o reconhecimento de pessoas que podem se beneficiar de uma avaliação paliativa. O presente estudo tem como objetivo analisar as evidências científicas e as possibilidades técnico-assistenciais relacionadas ao desenvolvimento de modelos preditivos baseados em inteligência artificial para a identificação de pessoas com necessidades de cuidados paliativos na APS, considerando o potencial de utilização dos dados do Prontuário Eletrônico do Cidadão (PEC), integrante da estratégia e-SUS APS. Propõe-se uma revisão integrativa da literatura, fundamentada na análise de estudos sobre aprendizado de máquina, instrumentos de identificação de necessidades paliativas, registros eletrônicos em saúde e transformação digital do Sistema Único de Saúde (SUS). Serão consideradas evidências relacionadas à utilização de algoritmos preditivos, instrumentos como NECPAL e SPICT, qualidade dos registros clínicos, interoperabilidade e governança dos dados. A síntese deverá permitir discutir as possibilidades de aplicação dessas tecnologias, suas limitações metodológicas e os requisitos necessários para uma eventual implementação na APS. Destaca-se que o uso de inteligência artificial deve funcionar como apoio à decisão clínica, sem substituir a avaliação dos profissionais de saúde. A consolidação dessa abordagem depende de evidências científicas consistentes, qualidade dos dados, validação dos modelos e garantia de segurança, equidade e proteção das informações dos usuários.