Inteligência artificial emergindo como poderosa ferramenta de segurança do paciente em anestesia pediátrica

A inteligência artificial (IA) poderá em breve ajudar os anestesiologistas a manter as crianças mais seguras na sala de operações e a melhorar a sua recuperação com um melhor controlo da dor, sugere uma revisão sistemática apresentada no Reunião anual de ANESTESIOLOGIA 2025.

Fornecer cuidados anestésicos para crianças é especialmente desafiador porque sua anatomia pode variar dramaticamente, mesmo entre pacientes da mesma idade.

Os pesquisadores descobriram que a IA teve um desempenho melhor do que os métodos padrão para determinar o tamanho e posicionamento apropriado dos tubos respiratórios, monitorar os níveis de oxigênio e avaliar a dor pós-operatória. A IA melhorou consistentemente a previsão, a mitigação e o manejo de complicações, melhorou a precisão clínica e a tomada de decisões e permitiu que os anestesiologistas interviessem mais cedo quando ocorressem complicações.

“Pense na IA como o copiloto, enquanto o anestesista toma todas as decisões finais”, disse Aditya Shah, BS, principal autor do estudo e estudante de medicina na Central Michigan University College of Medicine, Saginaw.

“A IA pode analisar continuamente milhares de pontos de dados em tempo real e aprender padrões de casos passados, detectando mudanças sutis mais cedo e ajudando a adaptar decisões à anatomia única de cada criança. No entanto, isso não substitui o treinamento e a experiência do anestesista; simplesmente adiciona outra camada de segurança e suporte.”

Os pesquisadores analisaram 10 estudos e descobriram que as ferramentas de IA eram mais eficazes do que os métodos atuais de triagem/análise. Embora as ferramentas de IA para anestesia pediátrica ainda estejam em fase de pesquisa, seus benefícios significativos tornam provável que sejam incorporadas à prática em um futuro próximo, disse Shah.

Os estudos mostram que a IA pode melhorar

Monitoramento do nível de oxigênio: Os anestesiologistas usam monitores para monitorar o nível de oxigênio no sangue de uma criança, mas os alarmes não disparam até que os níveis já estejam perigosamente baixos. O anestesista deve agir imediatamente e tem apenas alguns segundos para evitar danos graves. Os pesquisadores treinaram sistemas de IA para analisar continuamente dados, segundo a segundo, dos níveis de oxigênio de máquinas de anestesia com base em mais de 13.000 cirurgias.

O modelo de IA mais eficiente analisa os dados de respiração, oxigênio e coração da criança em tempo real, detectando pequenas mudanças que os humanos não conseguem detectar. Ele pode avisar os anestesiologistas até 60 segundos antes que o sistema de alarme padrão soe.

Isso dá aos anestesiologistas um minuto extra para ajustar o ventilador, limpar secreções ou resolver o problema das vias aéreas antes que o nível de oxigênio da criança fique perigosamente baixo, potencialmente evitando lesões cardíacas ou cerebrais. A diferença é como apagar um incêndio assim que começa, em vez de ser avisado quando a fumaça aparece pela primeira vez, disse Shah.

Avaliação da dor pós-operatória: A dor é difícil de avaliar em crianças, que muitas vezes não conseguem comunicar como se sentem. Os métodos atuais têm cerca de 85-88% de precisão, incluindo a escala FLACC (Face, Legs, Activity, Cry, Consolability), uma ferramenta de 0-10 pontos que os profissionais de saúde utilizam para avaliar a dor nas crianças com base no que observam, e a escala Wong-Baker, que mostra uma série de rostos, desde o sorriso ao choro, que a criança aponta.

Os pesquisadores registraram mais de 1.000 avaliações de dor em 149 crianças – como choro, agitação, proteção da garganta e expressões faciais – e treinaram um sistema de IA para reconhecer quais pistas eram mais importantes para detectar a dor. A ferramenta de IA mediu a dor das crianças com 95% de precisão.

Precisão do tamanho e posicionamento do tubo respiratório: O tamanho dos tubos respiratórios e a profundidade de colocação na garganta são essenciais para evitar complicações graves, incluindo lesões no revestimento das vias aéreas e fornecimento de níveis inadequados de oxigênio.

As fórmulas atuais usam a idade ou altura da criança, mas a anatomia das crianças pode variar bastante. Vários estudos mostram que a IA pode tornar este processo mais preciso. Num estudo com 37.000 crianças, modelos de aprendizagem automática (um tipo de IA) utilizaram as características dos pacientes para prever o tamanho e a profundidade do tubo respiratório com muito mais precisão, reduzindo os erros em 40-50%.

“A IA pode oferecer suporte de decisão personalizado e em tempo real aos anestesiologistas, reduzindo potencialmente complicações e resultados em crianças, onde a precisão é especialmente crítica”, disse Patrick Fakhoury, BS, coautor e estudante de medicina na Central Michigan University College of Medicine.

“Para os pais, o verdadeiro valor da IA ​​é a paz de espírito.”

Fornecido pela Sociedade Americana de Anestesiologistas