PROTAGONISMO DA ENFERMAGEM NO MONITORAMENTO DA DETERIORAÇÃO CLÍNICA: INTEGRAÇÃO DA ESCALA MEWS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM HOSPITAL UNIVERSITÁRIO

Ana Teresa Gonçalves de Souza; Danilo Carlos Carneiro Novelino; FRANCISCO AMORIM DE BARROS; Juliana Magalhães Bernardino; Priscila Maria da Silva Buregio Melo

Título do Trabalho

Autores

Ana Teresa Gonçalves de Souza
Danilo Carlos Carneiro Novelino
FRANCISCO AMORIM DE BARROS
Juliana Magalhães Bernardino
Priscila Maria da Silva Buregio Melo

Modalidade

Trabalho original

Área temática

Inovação em saúde

Data de Publicação

06/05/2026

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

pt-BR

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/consaude2026/1480177-protagonismo-da-enfermagem-no-monitoramento-da-deterioracao-clinica--integracao-da-escala-mews-e-inteligencia-ar

ISBN

978-65-272-2368-9

Palavras-Chave

Inteligência artificial, Deterioração clínica, Segurança do paciente

Resumo

Introdução: A deterioração clínica de pacientes hospitalizados representa importante desafio para os serviços de saúde, especialmente em contextos assistenciais complexos, nos quais a identificação precoce de alterações fisiológicas é determinante para prevenir eventos adversos graves e reduzir a mortalidade. Ferramentas de alerta precoce, como a Modified Early Warning Score (MEWS), são amplamente utilizadas para apoiar o monitoramento de parâmetros vitais e a identificação de pacientes em risco. Entretanto, modelos baseados exclusivamente em escalas clínicas apresentam limitações na análise simultânea de múltiplos parâmetros e na integração de grandes volumes de dados gerados no ambiente hospitalar. Nesse contexto, avanços em ciência de dados e inteligência artificial têm possibilitado o desenvolvimento de soluções capazes de ampliar o monitoramento clínico e apoiar decisões assistenciais mais oportunas, com protagonismo da enfermagem na vigilância clínica e no reconhecimento precoce da deterioração. Objetivo: Apresentar o andamento de um projeto de pesquisa que integra dados provenientes de dispositivos médicos, prontuários eletrônicos e registros assistenciais com algoritmos de inteligência artificial, visando aprimorar a capacidade preditiva da escala MEWS na identificação precoce de deterioração clínica em pacientes adultos hospitalizados. Metodologia: Estudo em desenvolvimento conduzido no Hospital das Clínicas da Universidade Federal de Pernambuco, que integra parâmetros vitais provenientes de dispositivos médicos, dados do prontuário eletrônico e registros assistenciais da enfermagem em infraestrutura tecnológica baseada em pipeline de dados para coleta e processamento das informações clínicas. A partir dessa base integrada estão sendo implementados algoritmos de inteligência artificial para ampliar a capacidade preditiva da escala MEWS na detecção precoce de deterioração clínica. Resultados parciais: Foram concluídas etapas estruturantes do projeto, incluindo o desenvolvimento da arquitetura tecnológica, a integração inicial de dispositivos médicos ao ambiente de dados e a construção da plataforma de visualização clínica. A implementação piloto tem permitido avaliar o desempenho da ferramenta no ambiente assistencial real, com coleta automatizada de parâmetros vitais, integração com dados do prontuário eletrônico e disponibilização das informações em dashboards interativos para acompanhamento da condição clínica dos pacientes. A utilização da solução na rotina da enfermagem tem possibilitado identificar desafios operacionais e oportunidades de aprimoramento relacionados à usabilidade das interfaces, ao refinamento visual dos painéis e à integração dos fluxos de dados com o sistema institucional AGHU. Resultados preliminares indicam que a integração automatizada de parâmetros vitais com registros assistenciais amplia a capacidade institucional de monitoramento clínico contínuo, favorecendo a detecção precoce de alterações fisiológicas e permitindo intervenções assistenciais mais oportunas. Conclusão: A integração entre dispositivos médicos, registros clínicos e algoritmos de inteligência artificial configura estratégia inovadora para qualificar o monitoramento hospitalar e fortalecer práticas voltadas à segurança do paciente. A experiência em desenvolvimento no HC-UFPE evidencia o potencial das tecnologias preditivas para ampliar a vigilância clínica e apoiar decisões assistenciais mais rápidas e fundamentadas. Ao integrar ciência de dados e prática assistencial, a iniciativa reforça o protagonismo da enfermagem na identificação precoce da deterioração clínica e contribui para a construção de modelos de cuidado mais seguros e orientados por dados.

Título do Evento: 3o. Congresso em Saúde do HC-UFPE
Cidade do Evento: Recife
Título dos Anais do Evento: Anais do Congresso em Saúde do Hospital das Clínicas da UFPE
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

SOUZA, Ana Teresa Gonçalves de et al.. PROTAGONISMO DA ENFERMAGEM NO MONITORAMENTO DA DETERIORAÇÃO CLÍNICA: INTEGRAÇÃO DA ESCALA MEWS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM HOSPITAL UNIVERSITÁRIO.. In: Anais do Congresso em Saúde do Hospital das Clínicas da UFPE. Anais...Recife(PE) Mar Hotel Conventions, 2026. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/consaude2026/1480177-PROTAGONISMO-DA-ENFERMAGEM-NO-MONITORAMENTO-DA-DETERIORACAO-CLINICA--INTEGRACAO-DA-ESCALA-MEWS-E-INTELIGENCIA-AR. Acesso em: 28/05/2026