INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PREDIÇÃO DE DESFECHOS PÓS-TRANSPLANTE: O QUE A LITERATURA APONTA SOBRE ALGORITMOS DE ALOCAÇÃO E SOBREVIDA?

Mariana Dos Santos Ribeiro; Alana Evellyn de França Silva; Naftaly Angelica Lopes de Souza; Rayanne Kalinne Neves Dantas

Título do Trabalho

Autores

Mariana Dos Santos Ribeiro
Alana Evellyn de França Silva
Naftaly Angelica Lopes de Souza
Rayanne Kalinne Neves Dantas

Modalidade

Resumo

Área temática

10: DOAÇÃO DE ÓRGÃOS E TECIDOS

Data de Publicação

29/04/2026

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

pt-BR

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/ii-nordeste-transplantes/1450999-inteligencia-artificial-na-predicao-de-desfechos-pos-transplante--o-que-a-literatura-aponta-sobre-algoritmos-de-

ISBN

978-65-272-2355-9

Palavras-Chave

Artificial Intelligence. Organ Allocation. Survival Analysis. Transplantation.

Resumo

Introdução: A escassez de órgãos e a complexidade imunológica dos receptores impõem desafios críticos à medicina de transplantes. Sistemas tradicionais de pontuação, como MELD e KDRI, embora amplamente utilizados, apresentam limitações em capturar interações não lineares entre variáveis. Nesse cenário, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma ferramenta disruptiva para otimizar a tomada de decisão clínica. Objetivos: Analisar as evidências científicas dos últimos cinco anos sobre a eficácia de algoritmos de IA na predição de sobrevida e na otimização da alocação de órgãos pós-transplante. Metodologia: Realizou-se uma revisão integrativa com busca sistemática nas bases PubMed, SciELO e BVS, utilizando descritores MeSH/DeCS. Foram selecionados 15 estudos relevantes publicados entre 2021 e 2025, focados em Machine Learning e desfechos clínicos. Resultados: A literatura demonstra que modelos de Deep Learning e Gradient Boosting superam os scores clássicos, atingindo C-index superiores a 0,75. Estudos recentes destacam o algoritmo OPOM na redução da mortalidade em lista de espera e a aplicação de técnicas de Explainable AI (XAI) para mitigar o efeito "caixa-preta", conferindo transparência às decisões. Notou-se uma transição do paradigma de "urgência" para o de "benefício de sobrevida", permitindo um matching doador-receptor mais refinado. Conclusão: A IA eleva a precisão preditiva da sobrevida do enxerto e do paciente. Contudo, a literatura enfatiza que a implementação clínica plena depende da validação em populações diversas e da resolução de dilemas éticos sobre equidade e viés algorítmico na alocação.

Título do Evento: II Nordeste Transplantes
Cidade do Evento: João Pessoa
Título dos Anais do Evento: Anais do Congresso Nordeste Transplantes
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

RIBEIRO, Mariana Dos Santos et al.. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PREDIÇÃO DE DESFECHOS PÓS-TRANSPLANTE: O QUE A LITERATURA APONTA SOBRE ALGORITMOS DE ALOCAÇÃO E SOBREVIDA?.. In: Anais do Congresso Nordeste Transplantes. Anais...João Pessoa(PB) Centro de Convenções de João Pessoa, 2026. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/ii-nordeste-transplantes/1450999-INTELIGENCIA-ARTIFICIAL-NA-PREDICAO-DE-DESFECHOS-POS-TRANSPLANTE--O-QUE-A-LITERATURA-APONTA-SOBRE-ALGORITMOS-DE-. Acesso em: 16/07/2026