Durante o Congresso Brasileiro de Medicina Intensiva (CBMI 2025), o professor francês Xavier Monnet, apresentou uma aula inspiradora sobre o papel emergente da Inteligência Artificial (IA) na monitorização hemodinâmica.
Introdução
A monitorização hemodinâmica tradicional é invasiva, retrospectiva e pouco personalizada, dependendo fortemente da interpretação do intensivista. A Inteligência Artificial surge como uma ferramenta promissora para integrar múltiplas variáveis fisiológicas em tempo real, oferecendo análises preditivas e suporte à decisão clínica de forma contínua e automatizada.
Como a IA pode auxiliar na hemodinâmica
A aplicação da IA na monitorização hemodinâmica se concentra em quatro domínios principais:
- Avaliação do status hemodinâmico
Melhora da qualidade de imagens ultrassonográficas e estimativas não invasivas de pressão arterial, por sensores de pulso ou eletrocardiograma. Há potencial para estimar parâmetros de pré-carga, como a pressão diastólica final do ventrículo esquerdo, e identificar hipovolemia. Permanecem limitações em pacientes com complacência vascular alterada ou arritmias. - Predição de descompensação hemodinâmica
Algoritmos preditivos podem antecipar episódios de instabilidade antes da queda pressórica, especialmente em emergências, UTI e centro cirúrgico. O exemplo mais estudado é o Hypotension Prediction Index (HPI), baseado na análise da forma de onda arterial e sinais fisiológicos contínuos. - Classificação de perfis de pacientes
A IA pode identificar endótipos de choque, agrupando pacientes com padrões fisiológicos semelhantes, como subgrupos de vasoplegia associada à disfunção miocárdica no choque séptico, com potencial para individualizar terapias. - Suporte à tomada de decisão terapêutica
Algoritmos em loop fechado podem ajustar automaticamente doses de vasopressores ou fluidos, reduzindo episódios de hipotensão. A IA também pode sugerir, em tempo real, qual intervenção é mais apropriada, como fluidos, vasopressores ou inotrópicos.
Limitações e desafios atuais
- Poucos estudos clínicos robustos.
- Desempenho variável diante de alterações hemodinâmicas abruptas.
- O HPI ainda não demonstrou superioridade consistente em relação à pressão arterial convencional para predição de desfechos.
- Metanálises baseadas em amostras pequenas e heterogêneas.
- Barreiras culturais e institucionais à incorporação de novas tecnologias.
- Falta de infraestrutura para monitorização contínua e integrada de múltiplos parâmetros fisiológicos.
Mensagens práticas
- As aplicações da IA na hemodinâmica são promissoras, mas ainda incipientes.
- O maior potencial está na predição precoce da instabilidade e na decisão terapêutica personalizada.
- Ainda não há evidência de impacto em desfechos clínicos relevantes, mas a tendência é de rápida evolução tecnológica e científica nos próximos anos.
Autoria
Yuri Albuquerque
Doutorando em Ciências Médicas pela Universidade de São Paulo (USP) • Residência em Medicina Intensiva pelo Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP) • Residência em Clínica Médica ano complementar (R3) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) • Residência em Clínica Médica pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) • Médico intensivista rotina do hospital Samaritano Paulista • Título de Especialista em ECMO pela Extracorporeal Life Support Organization (ELSO) • Título de Especialista em Medicina Intensiva pela Associação de Medicina Intensiva Brasileira (AMIB)
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