Inteligência artificial na anestesia: especialista explica até onde a tecnologia pode ajudar

Entre no nosso Grupo Whatsapp — Receba as principais notícias do diaParticipar   A escolha pela Anestesiologia e o interesse pela inovação tecnológica

Formei-me em Medicina pela Universidade Federal do Pará (UFPA), em 2015, e busquei uma especialidade médica que mantivesse meu espírito curioso sempre ativo.

A Anestesiologia reúne características empolgantes da Medicina: o conhecimento profundo da fisiologia humana, a necessidade de decisões rápidas e precisas e a responsabilidade de preservar a segurança do paciente durante momentos de grande vulnerabilidade.

Existe uma complexidade extraordinária por trás de algo que parece simples: fazer alguém “dormir” e tolerar uma cirurgia sem dor. Na realidade, nosso trabalho envolve o acompanhamento e o controle de condições fundamentais para a vida, antecipando complicações e tomando decisões que podem modificar diretamente o desfecho de um procedimento.

Ao longo da minha trajetória, ampliei minha atuação para a Medicina da Dor, com pós-graduação em Procedimentos Intervencionistas para o Tratamento da Dor, além da Saúde Pública, com mestrado em Educação e Saúde, e na área de Gestão.

Essas experiências fortaleceram minha percepção de que a qualidade assistencial não depende apenas de boas decisões individuais, mas também de processos, equipes bem preparadas e instituições organizadas.

Foi essa visão que despertou meu interesse pela inteligência artificial e pela transformação digital, áreas nas quais iniciei meus primeiros cursos em 2023. Sigo me aprofundando nesses campos por meio de formações nacionais, pela PUC, e internacionais, em instituições como Johns Hopkins e Harvard, procurando compreender como utilizar tecnologias emergentes para melhorar a assistência e a segurança do paciente.

Hoje, meu principal interesse é justamente aproximar os universos que considero inseparáveis para a Medicina do futuro: conhecimento médico, inovação tecnológica e cuidado personalizado.

A chegada da inteligência artificial à Anestesiologia

A Anestesiologia apresenta grande potencial para a aplicação da inteligência artificial porque trabalhamos continuamente com uma quantidade enorme de informações. Os dados são a unidade primordial para as análises algorítmicas proporcionadas pelos diferentes modelos de IA.

Durante uma cirurgia, acompanhamos simultaneamente pressão arterial, frequência cardíaca, oxigenação, ventilação, atividade elétrica cardíaca e outros parâmetros. O grande desafio não é simplesmente receber essas informações, mas interpretá-las em conjunto e reconhecer precocemente situações de risco.

É justamente nesse ponto que a inteligência artificial pode contribuir.

Por meio do aprendizado de máquina, os sistemas conseguem identificar padrões complexos em grandes volumes de dados e, em determinadas situações, antecipar alterações fisiológicas antes que elas sejam clinicamente evidentes.

Isso representa uma mudança de perspectiva: a possibilidade de avançarmos de uma Medicina predominantemente reativa para uma assistência cada vez mais preditiva e preventiva.

Entretanto, devemos ser cautelosos, pois existe uma distinção fundamental: inteligência artificial não é sinônimo de autonomia e sabedoria.

O fato de um algoritmo identificar um risco não significa que ele compreenda integralmente a condição clínica daquele paciente. O senso crítico permanece sendo inteiramente responsabilidade médica, assim como as implicações legais de nossas decisões.

Como defende o médico e pesquisador Eric Topol, em Deep Medicine, o maior potencial da inteligência artificial na saúde não está em eliminar o profissional, mas em criar condições para uma Medicina mais precisa e, ao mesmo tempo, mais humana.

Quando trato de tecnologias em saúde dentro do contexto assistencial, prefiro utilizar o termo Inteligência Aumentada. O algoritmo lida com o grande volume de dados, permitindo ao anestesiologista uma melhor leitura do cenário, sem substituir seu conhecimento técnico.

As aplicações da inteligência artificial nas diferentes etapas da anestesia

Para a utilização de qualquer tecnologia na área da saúde, é necessária a comprovação de eficácia por meio de ensaios clínicos randomizados, pois estamos lidando com vidas humanas.

A inteligência artificial apresenta potencial para aplicações ao longo de toda a jornada perioperatória. Entretanto, precisamos diferenciar as ferramentas que já possuem utilização clínica daquelas que ainda estão em desenvolvimento ou validação.

Antes da cirurgia, modelos de inteligência artificial podem auxiliar na análise de informações clínicas e na estimativa de riscos, como complicações cardiovasculares, dificuldades respiratórias e necessidade de cuidados intensivos no pós-operatório.

Durante a anestesia, um exemplo concreto são os sistemas disponíveis em monitores invasivos que analisam continuamente a curva da pressão arterial e estimam a possibilidade de hipotensão nos minutos seguintes. Isso permite ao anestesiologista avaliar antecipadamente a situação e considerar intervenções preventivas, como a utilização de medicamentos vasoativos.

Na abordagem das vias aéreas, em 2010 e 2012, foram realizados testes de intubação por videolaringoscopia operada por um braço robótico, a exemplo do Da Vinci, rotineiramente utilizado em cirurgias robóticas.

Entretanto, apesar da taxa de sucesso observada, o alto custo e a ocorrência de falha em uma das 12 intubações realizadas não justificaram a adoção rotineira dessa prática.

Outra grande promessa são os Closed Loop Anesthesia Delivery Systems (CLADS), sistemas de administração anestésica em circuito fechado, capazes de ajustar automaticamente a infusão de anestésicos a partir das informações recebidas dos monitores. Na anestesia alvo-controlada padrão, por outro lado, calculamos as doses a partir de modelos farmacocinéticos.

Também estão em estudo ferramentas de reconhecimento de imagens por inteligência artificial que auxiliam na identificação de estruturas anatômicas durante procedimentos guiados por ultrassom, como determinados bloqueios anestésicos.

Sua disponibilidade e adoção, porém, variam entre os serviços. Essas tecnologias ainda estão em fase de testes e apresentam custos elevados.

No pós-operatório, algoritmos vêm sendo estudados para identificar pacientes com maior risco de complicações, como delirium, alterações respiratórias e necessidade de monitorização intensiva.

Em resumo, existem diversas promessas de mudanças para os próximos anos, mas a maioria dos dispositivos ainda está sendo testada em ensaios clínicos randomizados e aguarda resultados.

A inteligência artificial na minha prática como anestesiologista

A inteligência artificial já faz parte do meu dia a dia, mas acredito que seja importante explicar de que maneira essa integração acontece.

Minha relação com a IA ultrapassa a utilização de ferramentas tecnológicas isoladas. Tenho procurado incorporá-la ao processo de atualização científica, à análise crítica de evidências, à estruturação de protocolos, à educação de equipes e ao desenvolvimento de projetos voltados à melhoria da jornada perioperatória.

A experiência com os estudos aos quais tive acesso durante os cursos em Johns Hopkins e Harvard reforçou uma percepção importante: a tecnologia, sozinha, não transforma a assistência.

É necessário compreender como ela se integra ao fluxo de trabalho, como suas recomendações serão avaliadas e quais indicadores demonstrarão benefícios concretos.

Tenho especial interesse na integração futura de dispositivos de monitorização e na construção de sistemas que permitam acompanhar o paciente de maneira mais contínua ao longo da sua recuperação. Atualmente, estou engajada nesse projeto com minha equipe de desenvolvedores.

Essas possibilidades orientam projetos que venho estudando e desenvolvendo, mas não devem ser confundidas com sistemas autônomos já implantados na assistência.

Na prática clínica, continuo entendendo a tecnologia como uma ferramenta complementar. O cuidado é individualizado, a decisão é médica e o paciente permanece no centro de todo o processo.

O potencial da inteligência artificial para a segurança do paciente

Entre as maiores contribuições potenciais da inteligência artificial para a segurança do paciente está a capacidade de identificar sinais precoces de deterioração clínica e apoiar intervenções oportunas.

Um exemplo é a hipotensão intraoperatória, ou seja, a queda da pressão arterial durante uma cirurgia.

Já existem algoritmos que analisam características da onda de pressão arterial e conseguem estimar o risco de hipotensão antes que ela aconteça.

O ensaio clínico conhecido como HYPE Trial, publicado no JAMA, demonstrou redução da exposição à hipotensão com o uso de um sistema preditivo associado a um protocolo de manejo hemodinâmico.

Entretanto, estudos posteriores mostram que ainda não podemos afirmar que essa estratégia reduz de maneira consistente complicações pós-operatórias importantes ou a mortalidade.

Essa distinção é essencial para uma avaliação científica responsável.

Outro campo promissor é a análise integrada de diferentes parâmetros fisiológicos, permitindo alertas mais contextualizados, em vez de avaliar isoladamente cada número apresentado pelos monitores.

A inteligência artificial também pode contribuir para a organização de protocolos, a identificação de falhas nos processos e o treinamento das equipes.

Isso é especialmente importante porque a segurança do paciente não significa apenas reagir corretamente a uma emergência ou deterioração clínica, mas também construir sistemas capazes de reduzir a probabilidade de que eventos evitáveis aconteçam.

Os riscos e as limitações da inteligência artificial na sala cirúrgica

Considero essa uma das discussões mais importantes sobre o tema.

A inteligência artificial aprende a partir dos dados utilizados em seu desenvolvimento. Se esses dados forem incompletos, pouco representativos ou apresentarem vieses, o sistema poderá produzir recomendações inadequadas para determinados grupos de pacientes.

Um algoritmo desenvolvido com informações de uma população específica, por exemplo, não pode ser considerado automaticamente seguro para pacientes de diferentes regiões, condições socioeconômicas ou características clínicas distintas.

Outro risco importante é o chamado viés de automação, que corresponde à tendência humana de confiar excessivamente em uma recomendação produzida por um sistema informatizado, mesmo quando existem motivos para questioná-la.

Essa discussão dialoga diretamente com os estudos de Daniel Kahneman, autor de Rápido e Devagar: Duas Formas de Pensar, sobre os mecanismos do julgamento humano e os vieses que influenciam nossas decisões.

Na Medicina, não podemos substituir um possível erro de julgamento humano por uma confiança indiscriminada na máquina.

Também precisamos discutir privacidade dos dados, segurança cibernética, transparência dos algoritmos, responsabilidade profissional e regulamentação.

As diretrizes internacionais FUTURE-AI, publicadas em 2025, reforçam a necessidade de desenvolver sistemas confiáveis, transparentes, robustos e adequadamente validados.

Minha posição é que nenhuma inovação deve ser incorporada apenas porque é tecnologicamente impressionante. Ela precisa demonstrar segurança, utilidade clínica e benefícios concretos.

As perspectivas para os próximos anos na Anestesiologia

Acredito que os próximos anos serão marcados por uma integração progressiva entre dados clínicos, monitorização inteligente, sistemas de apoio à decisão e ferramentas de gestão hospitalar.

Uma das perspectivas mais interessantes é a evolução para modelos capazes de reunir informações de diferentes momentos da jornada do paciente: avaliação pré-operatória, monitorização intraoperatória e recuperação pós-cirúrgica.

Também veremos avanços na análise de sinais fisiológicos em tempo real, na individualização do manejo anestésico, na automação supervisionada de determinadas tarefas e na utilização de simulações inteligentes para o treinamento de profissionais.

Outro campo promissor envolve dispositivos vestíveis, como relógios, pulseiras e anéis inteligentes, que poderão contribuir para estratégias de monitorização e acompanhamento, desde que os parâmetros utilizados tenham validade clínica demonstrada.

Entretanto, a principal lição que levo dos estudos sobre transformação digital é que não adianta tentar construir modelos inteligentes sobre processos desorganizados e dados pouco confiáveis. Precisaremos melhorar nesse aspecto antes de dar os próximos passos.

A sequência mais consistente é estruturar processos, digitalizar informações, integrar sistemas e, somente então, ampliar a utilização de modelos preditivos.

Também considero pertinente a reflexão do autor Rohit Bhargava, que trabalha o conceito das tendências não óbvias: precisamos observar as mudanças que estão acontecendo, mas distinguir tendências consistentes de entusiasmos passageiros.

Na Anestesiologia, o futuro provavelmente não será determinado por uma tecnologia isolada, mas pela capacidade de integrar diferentes soluções em um sistema assistencial seguro, funcional e centrado no paciente.

O futuro da Anestesiologia com a inteligência artificial e o cuidado humanizado

Gosto de pensar que, no futuro, o anestesiologista terá acesso a informações mais completas, ferramentas preditivas mais sofisticadas e melhores condições para tomar decisões individualizadas.

Não acredito que o maior avanço seja simplesmente tornar a anestesia mais automatizada, mas utilizar a tecnologia para oferecer uma assistência mais segura, eficiente, acessível e humana.

Para os pacientes, isso poderá representar avaliações de risco mais precisas, maior capacidade de antecipação de complicações, continuidade no acompanhamento e recuperação planejada de forma individualizada.

Para os profissionais, significará melhores instrumentos de decisão, redução de tarefas repetitivas e mais oportunidades de educação e aperfeiçoamento.

Como médica anestesiologista com atuação e interesse em Saúde Pública, também considero fundamental que essas inovações não fiquem restritas aos grandes centros hospitalares.

Na Amazônia, onde enfrentamos importantes desafios de acesso à saúde e diferenças na disponibilidade de recursos, a transformação digital pode abrir oportunidades relevantes.

Entretanto, essa mudança exige planejamento, infraestrutura, capacitação profissional e políticas responsáveis de implementação. A tecnologia precisa ajudar a reduzir desigualdades, e não ampliá-las.

A inteligência artificial não elimina a necessidade de conhecimento médico, julgamento clínico, empatia ou responsabilidade. Pelo contrário, torna essas competências ainda mais importantes.

O futuro que espero para a Anestesiologia não é aquele em que as máquinas nos substituem, mas aquele em que a tecnologia nos libera de atividades repetitivas e permite que sejamos profissionais com mais tempo e disposição para cuidar de pessoas.