ALGORITMOS PREDITIVOS E RESISTÊNCIA ANTIMICROBIANA NAS IRAS: PERSPECTIVAS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA SEGURANÇA ASSISTENCIAL

Resumen

As Infecções Relacionadas à Assistência à Saúde (IRAS) representam um dos principais desafios para a segurança do paciente, especialmente diante do aumento da resistência antimicrobiana. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) emerge como uma ferramenta promissora para aprimorar a vigilância epidemiológica e apoiar a tomada de decisões clínicas. O objetivo deste estudo é discutir as contribuições dos algoritmos preditivos baseados em IA para a identificação precoce de riscos relacionados à resistência antimicrobiana em ambientes assistenciais. Trata-se de uma revisão narrativa da literatura, realizada a partir da análise de publicações científicas nacionais e internacionais sobre inteligência artificial, aprendizado de máquina, resistência antimicrobiana e segurança assistencial. Os resultados demonstram que os algoritmos preditivos podem processar grandes volumes de dados clínicos em tempo real, identificar padrões de disseminação de microrganismos resistentes e auxiliar na escolha mais adequada da terapia antimicrobiana. Além disso, essas tecnologias favorecem a implementação de medidas preventivas, contribuindo para a redução de infecções hospitalares e dos custos associados ao tratamento. Conclui-se que a aplicação da inteligência artificial no monitoramento e na prevenção da resistência antimicrobiana apresenta potencial significativo para fortalecer a segurança assistencial, embora desafios relacionados à qualidade dos dados, infraestrutura tecnológica e aspectos éticos ainda necessitem de atenção para sua ampla implementação nos serviços de saúde.