Aplicações da inteligência artificial na detecção e manejo da sepse neonatal, incluindo sepse neonatal precoce (SNP)

Algoritmos de Inteligência Artificial na Avaliação de Risco, Progressão e Tratamento da Sepse Neonatal, Incluindo a Sepse Precoce: Uma Revisão Sistemática Sobre o artigo A sepse neonatal, particularmente a sepse precoce (SNP), continua sendo uma das principais causas de morbimortalidade em recém-nascidos, sobretudo prematuros. Os desafios diagnósticos, o início empírico do tratamento e a resistência antimicrobiana motivam a busca por ferramentas mais precisas e personalizadas. A inteligência artificial (IA), ao emular funções cognitivas humanas, tem sido aplicada com sucesso em áreas médicas que envolvem grandes volumes de dados, como radiologia, cardiologia e cuidados intensivos neonatais. Este artigo revisa sistematicamente a aplicação de modelos de IA no suporte ao diagnóstico, estratificação de risco e definição terapêutica da sepse neonatal. Métodos utilizados Foi realizada uma revisão sistemática da literatura, com base nas diretrizes PRISMA, abrangendo publicações entre 1 de janeiro de 2014 e 1 de janeiro de 2024, disponíveis em inglês e extraídas das bases PubMed, Scopus, Cochrane e Web of Science. Foram incluídos 22 artigos que utilizaram modelos de IA para modelar, classificar e predizer a sepse neonatal. Os critérios de exclusão abarcaram ensaios clínicos, estudos com animais e aplicações de terapias experimentais. As análises se basearam majoritariamente em dados retrospectivos de prontuários eletrônicos. Resultados Os modelos de IA avaliados, incluindo regressão logística, random forest, K-nearest neighbors (KNN), support vector machines (SVM) e XGBoost, demonstraram eficácia na predição de sepse neonatal. Os preditores mais relevantes foram: idade gestacional baixa, baixo peso ao nascer, proteína C reativa elevada (PCR), leucocitose/leucopenia, taquicardia e insuficiência respiratória. Alguns modelos também avaliaram a mortalidade, a individualização do uso de antibióticos e a possibilidade de reduzir o uso empírico destes. O modelo de melhor desempenho conseguiu prever sepse com até 24 horas de antecedência em relação à prática clínica atual. Discussão O uso de IA em unidades de terapia intensiva neonatal (UTIN) mostra-se promissor para auxiliar decisões clínicas, especialmente em contextos de rápida evolução como a sepse neonatal. A padronização dos dados, a variabilidade na apresentação clínica e a baixa incidência de casos positivos são desafios para o desenvolvimento de modelos robustos. Apesar disso, os estudos indicam que a IA pode identificar RN com risco aumentado de sepse e contribuir para decisões terapêuticas mais seguras e individualizadas. A integração de biomarcadores como PCR, leucócitos e dados hemodinâmicos mostrou-se crítica para o desempenho dos modelos. Conclusão A IA tem grande potencial como ferramenta de suporte clínico no manejo da sepse neonatal, podendo antecipar o diagnóstico, personalizar o tratamento e reduzir o uso de antibióticos empíricos. Contudo, o sucesso desses modelos depende de bases de dados amplas, representativas e interoperáveis. A colaboração internacional é essencial para garantir generalização dos algoritmos e viabilizar sua aplicação clínica em larga escala. A IA deve ser vista como complemento ao julgamento médico, e não como substituição. Insights clínicos A IA pode realmente antecipar o diagnóstico de sepse neonatal? Sim. Modelos de IA conseguiram predizer sepse até 24 horas antes da manifestação clínica detectada por métodos convencionais. Quais são os principais biomarcadores que a IA utiliza para prever sepse neonatal? PCR, contagem de leucócitos, contagem de plaquetas, frequência cardíaca e respiratória são os preditores mais frequentes e relevantes. Os modelos conseguem diferenciar sepse precoce (SNP) da sepse tardia (SNT)? Sim. Alguns estudos modelaram separadamente a SNP (até 72h de vida) e a SNT, com desempenho satisfatório para ambas. É possível reduzir o uso empírico de antibióticos com IA? Potencialmente, sim. Os modelos podem auxiliar na individualização da terapia antimicrobiana, reduzindo tratamentos desnecessários. A IA já é aplicada rotineiramente em UTINs? Ainda não. Apesar dos resultados promissores, a implementação clínica plena requer validação multicêntrica, padronização de dados e integração com os sistemas hospitalares. Para ver mais conteúdos como este, acesse: NeoPed Hub