IMPACTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PREDIÇÃO DE PRÉ-ECLÂMPSIA: COMO ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PODEM ANTECIPAR O DIAGNÓSTICO EM COMPARAÇÃO AOS MÉTODOS TRADICIONAIS

Resumo

A pré-eclâmpsia representa uma das complicações mais significativas em obstetrícia, associada a altas taxas de morbidade e mortalidade entre mães e recém-nascidos. Os métodos convencionais de detecção, como a medição da pressão arterial e testes de laboratório, têm limitações quanto à sua sensibilidade e precisão, resultando em diagnósticos que ocorrem tardiamente. Nesse cenário, a Inteligência Artificial (IA) e algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) surgem como soluções inovadoras, sendo capazes de combinar diversas variáveis clínicas, laboratoriais e genômicas, proporcionando maior precisão e antecipação em diagnósticos. Estudos recentes mostram que modelos de IA conseguem uma acurácia acima de 85% na previsão de pré-eclâmpsia, superando os métodos tradicionais. Além disso, vivências práticas em hospitais brasileiros, como o Santa Joana, destacam a viabilidade clínica da IA, com diminuição de complicações severas e internações em unidades de terapia intensiva maternas. As perspectivas futuras sugerem que a IA se tornará um elemento fundamental nos protocolos de pré-natal, transformando o cuidado obstétrico e ajudando a reduzir a mortalidade materna e neonatal.