Como a inteligência artificial, usando monitorização multimodal, pode predizer acidente vascular encefálico e infarto agudo do miocárdio

Abstract

Introdução: O aumento da longevidade populacional e a prevalência de doenças cardiovasculares e neurológicas exigem estratégias eficazes para a predição e prevenção de eventos críticos, como acidente vascular encefálico e infarto agudo do miocárdio (AVE, IAM) e crises convulsivas. A inteligência artificial (IA) tem se destacado como ferramenta promissora para a interpretação de grandes volumes de dados fisiológicos obtidos por sensores vestíveis e dispositivos de monitoramento remoto, permitindo detecção precoce e intervenção rápida. Objetivo: Explorar a aplicabilidade da IA na análise de dados obtidos da monitorização multimodal, destacando seus impactos na predição de eventos críticos e na otimização do cuidado em saúde. Método: Foram analisados artigos publicados no PubMed/Medline e Science Direct, utilizando descritores relacionados à inteligência artificial, monitorização multimodal e predição de eventos críticos. Foram incluídos estudos originais nos idiomas inglês e espanhol que abordassem a relação entre IA e monitoramento fisiológico para detecção de AVE, IAM e crises convulsivas. Resultado: Após leitura e aplicação dos critérios de exclusão, 8 referências embasaram este artigo. Conclusão: A aplicação da IA na monitorização multimodal oferece oportunidades significativas para a predição de eventos críticos e a personalização do cuidado médico. Contudo, para que sua implementação seja segura e eficaz, são necessárias melhorias nos algoritmos, maior validação clínica e estratégias para facilitar sua integração na prática médica.

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