O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO MANEJO DA SEPSE

uma revisão da literatura

Autores

  • Maria Eduarda Soares Frota Universidade Estadual do Piauí
  • Dália Passos Sousa Universidade do Estado de Mato Grosso
  • Debora Cristina dos Santos Pereira Universidade do Estado de Mato Grosso
  • Mariana Monteiro Magalhães Cruz Universidade Federal do Piauí
  • Lorena Alves Silva Cruz Universidade Federal do Delta do Parnaíba

DOI:

https://doi.org/10.36557/pbpc.v3i1.29

Palavras-chave:

Sepse, Inteligência artificial, Sistemas de Apoio a Decisões Clínicas

Resumo

Introdução: A sepse é caracterizada como uma disfunção orgânica potencialmente fatal, resultante da resposta desregulada do organismo a uma infecção. Sua detecção precoce contibui para desfechos favoráveis aos pacientes. A inteligência artificial é um sistema que emula a inteligência humana, podendo auxiliar no manejo dessa afecção. Objetivo: analisar o uso da inteligência artificial no manejo da sepse. Metodologia: trata-se de uma revisão narrativa da literatura, operacionalizada por meio dos Descritores em Ciências da Saúde: “Inteligência Artificial” e “Sepse”, conectados pelo operador booleano “AND”. Resultados e discussão: após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão, 12 artigos foram selecionados para compor este estudo. Observou-se que o manejo da sepse está relacionado a análise contínua de dados fisiológicos dos pacientes, como sinais vitais, traduzindo-se em algoritmos que conseguem identificar padrões e características sutis nos dados, permitindo a detecção precoce de sepse antes mesmo que os resultados laboratoriais estejam disponíveis. Além disso, tal manejo está relacionado ao decréscimo da mortalidade. Conclusão: a presente revisão da literatura elucidou que o uso da inteligência artificial no manejo da sepse destaca-se como uma abordagem inovadora e eficaz.

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Referências

ILAS. Instituto Latino Americano de Sepse. Sepse 3.0. São Paulo: ILAS, 2022. Disponível em: https://ilas.org.br/sepse-3-0/. Acesso em: 23 maio 2024.

LIU, Yan-Cun et al. Frequency and mortality of sepsis and septic shock in China: a systematic review and meta-analysis. Bmc Infectious Diseases, Washington, v. 22, n. 1, p. 1-12, 21 jun. 2022. Http://dx.doi.org/10.1186/s12879-022-07543-8.

LIN, Tianlai et al. A dosing strategy model of deep deterministic policy gradient algorithm for sepsis patients. Bmc Medical Informatics And Decision Making, Berlim, v. 23, n. 1, p. 1-12, maio 2023. Http://dx.doi.org/10.1186/s12911-023-02175-7.

LEMAńSKA-PEREK, Anna et al. Explainable Artificial Intelligence Helps in Understanding the Effect of Fibronectin on Survival of Sepsis. Cells, Basel, v. 11, n. 15, p. 2433, ago. 2022. Http://dx.doi.org/10.3390/cells11152433.

FUCHS, Antonio. Sepse: a maior causa de morte nas UTIs. Fundação Oswaldo Cruz, 2021. Disponível em: <https://portal.fiocruz.br/noticia/sepse-maior-causa-de-morte-nas-utis>. Acesso em: 23 maio 2024.

GRITTE, Raquel Bragante et al. Why Septic Patients Remain Sick After Hospital Discharge? Frontiers In Immunology, Hopkings, v. 111, n. 2, p. 1-8, 15 fev. 2021. Http://dx.doi.org/10.3389/fimmu.2020.605666.

MOLLURA, Maximiliano et al. A novel artificial intelligence based intensive care unit monitoring system: using physiological waveforms to identify sepsis. Philosophical Transactions Of The Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, Londres, v. 379, n. 2212, p. 1-19, out. 2021. Http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2020.0252.

YAN, Melissa; GUSTAD, Lise Tuset; NYTRO, Oystein. Sepsis prediction, early detection, and identification using clinical text for machine learning: a systematic review. Journal Of The American Medical Informatics Association, Oxford, v. 29, n. 3, p. 559-575, dez. 2021. Http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocab236.

RIVERS, Emanuel et al. Early Goal-Directed Therapy in the Treatment of Severe Sepsis and Septic Shock. New England Journal Of Medicine, Massachusetts, v. 345, n. 19, p. 1368-1377, nov. 2001. Http://dx.doi.org/10.1056/nejmoa010307.

ROTHER, Edna Terezinha. Revisão sistemática X revisão narrativa. Acta Paulista de Enfermagem, São Paulo, v. 20, n. 2, p. 5-6, jun. 2007. Http://dx.doi.org/10.1590/s0103-21002007000200001.

GONÇALVES, Luciana Schleder et al. Implementation of an Artificial Intelligence Algorithm for sepsis detection. Revista Brasileira de Enfermagem, Brasília, v. 73, n. 3, p. 1-5, maio 2020. Http://dx.doi.org/10.1590/0034-7167-2018-0421.

SCHERER, Juliane de Souza et al. Beyond technology: can artificial intelligence support clinical decisions in the prediction of sepsis?. Revista Brasileira de Enfermagem, Brasília, v. 75, n. 5, p. 1-7, 2022. Http://dx.doi.org/10.1590/0034-7167-2021-0586.

TANG, Ri et al. Artificial Intelligence in Intensive Care Medicine: bibliometric analysis. Journal Of Medical Internet Research, Toronto, v. 24, n. 11, p. 421-435, nov. 2022. Http://dx.doi.org/10.2196/42185.

XU, Leiming et al. Ultrasonic Image Features under the Intelligent Algorithm in the Diagnosis of Severe Sepsis Complicated with Renal Injury. Computational And Mathematical Methods In Medicine, Hindawi, v. 22, n. 4, p. 1-9, ago. 2022. Http://dx.doi.org/10.1155/2022/2310014.

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Publicado

2024-06-01

Como Citar

SOARES FROTA, Maria Eduarda; PASSOS SOUSA, Dália; DOS SANTOS PEREIRA, Debora Cristina; MONTEIRO MAGALHÃES CRUZ , Mariana; ALVES SILVA CRUZ, Lorena. O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO MANEJO DA SEPSE: uma revisão da literatura. Periódicos Brasil. Pesquisa Científica, Macapá, Brasil, v. 3, n. 1, p. 211–221, 2024. DOI: 10.36557/pbpc.v3i1.29. Disponível em: https://periodicosbrasil.emnuvens.com.br/revista/article/view/29. Acesso em: 24 abr. 2025.

Edição

Seção

Ciências da Saúde