CBMI 2025:  Novas Tecnologias - Inteligência Artificial e Big Data em UTI 

Durante o Congresso Brasileiro de Medicina Intensiva (CBMI2025), a Sessão de Temática – Novas Tecnologias: Inteligência Artificial e Big Data na UTI, abordou temas importantes na área, como: 

• IA na Predição de deterioração clínica, pelo Dr. Saulo Fernandes Saturino (Prof. Associado da UFMG);  

• Implementação de apoio a decisão clínica em UTI, pelo Dr. Albert Bacelar (Prof. Da Zarns e da Unidom);  

• Ética, responsabilidade e viés algorítmico no uso da IA em UTI, pela Dra. Lara Patricia Kretzer (Coord. Médica das UTIs Grupo Baia Sul Florianópolis). 

Inteligência Artificial e Big Data na Medicina Intensiva

A incorporação da Inteligência Artificial (IA) e do Big Data à Medicina Intensiva representa uma das transformações mais significativas da última década. O avanço de algoritmos capazes de analisar grandes volumes de dados em tempo real tem ampliado a capacidade de predição de desfechos clínicos, identificando precocemente padrões de deterioração e otimizando o processo decisório à beira leito. Ferramentas de aprendizado de máquina e sistemas de apoio à decisão clínica vêm se consolidando como aliados estratégicos no manejo de pacientes críticos, favorecendo intervenções mais precisas, personalizadas e tempestivas. 

No entanto, a integração dessas tecnologias emergentes à prática clínica requer reflexão ética, validação científica e treinamento interdisciplinar. Questões como a transparência dos algoritmos, a responsabilidade profissional diante de decisões automatizadas e o potencial viés dos dados utilizados ainda desafiam a plena adoção da IA em ambientes de terapia intensiva. Nesse cenário, o debate sobre novas tecnologias no CBMI 2025 destaca-se como espaço fundamental para discutir não apenas as inovações, mas também os limites e implicações do uso ético e responsável da inteligência artificial na UTI moderna. 

Mensagens Práticas 

• Predição precoce salva tempo e vidas. Modelos de IA podem identificar padrões de deterioração clínica até 12–24 h antes dos sinais clínicos tradicionais, permitindo intervenções antecipadas. 
• Os algoritmos não substituem o julgamento clínico. A IA deve ser usada como ferramenta de apoio, nunca como decisão autônoma — o médico continua sendo o centro do processo. 
• A qualidade dos dados define a qualidade da predição. Bases incompletas ou despadronizadas geram algoritmos imprecisos; investir em dados limpos e interoperáveis é essencial. 
• Personalização é o novo padrão de cuidado. Sistemas de aprendizado contínuo podem ajustar-se ao perfil fisiológico de cada paciente, favorecendo a medicina personalizada na UTI. 
• Interoperabilidade é o elo perdido. A integração entre monitores, ventiladores e prontuários eletrônicos é o passo crítico para que a IA funcione de forma útil no leito crítico. 
• Big Data requer Big Responsibility. Com grandes volumes de dados vêm grandes responsabilidades: segurança, privacidade e governança ética são inegociáveis. 
• O viés algorítmico também é risco clínico. Modelos treinados com populações específicas podem reproduzir desigualdades; validar o algoritmo localmente é obrigação institucional. 
• A pode ser aliada da humanização. Automatizando tarefas repetitivas, libera tempo da equipe para foco na relação humana com o paciente e na decisão compartilhada. 
• Capacitação multiprofissional é fundamental. Médicos, fisioterapeutas, enfermeiros e engenheiros clínicos precisam entender o funcionamento e as limitações dos algoritmos. 
• Ética e transparência são parte da segurança do paciente. Explicar como a IA chegou a uma recomendação é tão importante quanto o resultado — decisões opacas não são seguras. 

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