INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA TOMADA DE DECISÃO CLÍNICA EM ENFERMAGEM: REVISÃO INTEGRATIVA SOB O FRAMEWORK RISE

Antonio Sérgio Lima Carvalho Filho; João Guilherme De Souza Cunha; Carlos Eduardo Pavão Veloso; Ana Carolina Monteiro Silva; Thayná Lopes Nunes; Ana Patrícia Fonseca Coelho Galvão

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Trabalho

Título do Trabalho

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA TOMADA DE DECISÃO CLÍNICA EM ENFERMAGEM: REVISÃO INTEGRATIVA SOB O FRAMEWORK RISE

Autores

Antonio Sérgio Lima Carvalho Filho
João Guilherme De Souza Cunha
Carlos Eduardo Pavão Veloso
Ana Carolina Monteiro Silva
Thayná Lopes Nunes
Ana Patrícia Fonseca Coelho Galvão

Modalidade

Resumo Simples

Área temática

Inteligência Artificial e Saúde Digital na Assistência

Data de Publicação

23/06/2026

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

pt-BR

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/semenf-slz-2026-706437/1553282-inteligencia-artificial-na-tomada-de-decisao-clinica-em-enfermagem--revisao-integrativa-sob-o-framework-rise

ISBN

978-65-272-2492-1

Palavras-Chave

Inteligência Artificial, Enfermagem, Tecnologia em Saúde, Tomada de Decisão Clínica.

Resumo

Introdução: A ascensão da Saúde Digital e da Inteligência Artificial (IA) redefine o paradigma assistencial da enfermagem, atuando como suporte preditivo e decisório. Embora a IA otimize a triagem e a análise de grandes volumes de dados (Big Data), sua transição para a prática beira-leito enfrenta barreiras éticas e técnicas que podem comprometer a autonomia profissional, exigindo um escrutínio científico sobre sua aplicabilidade. Objetivo: Analisar as potencialidades e os desafios da inteligência artificial como ferramenta de suporte à tomada de decisão clínica na enfermagem assistencial. Metodologia: Revisão integrativa conduzida nas bases SciELO, PubMed e BDENF (2012-2025), utilizando os descritores "Inteligência Artificial", "Enfermagem" e "Tomada de Decisão". A busca foi refinada via IA (Perplexity e Consensus), garantindo precisão na recuperação de metadados. A síntese das evidências foi estruturada pelo Framework RISE (Recognition, Investigation, Strategy, Evaluation). De 117 registros iniciais, 16 artigos compuseram a amostra final após triagem independente, assegurando a integridade ética e metodológica. Resultados: Os estudos encontrados demonstram que a alta performance no reconhecimento precoce de riscos assistenciais, como predição de sepse e monitoramento de pacientes críticos em tempo real. Os achados indicam que algoritmos de aprendizado de máquina facilitam a investigação de causas de incidentes, permitindo a elaboração de estratégias de mitigação mais eficazes. Todavia, a avaliação contínua aponta desafios críticos: o "viés algorítmico", a necessidade de governança de dados e a urgência de literacia digital para preservar a autonomia do enfermeiro frente à prescrição tecnológica. Conclusão: A IA é um catalisador para a segurança do paciente e a precisão diagnóstica na enfermagem. Contudo, sua integração bem-sucedida depende da superação de gargalos educacionais e do desenvolvimento de diretrizes éticas que garantam que a tecnologia atue como copiloto, e não substituta, do julgamento clínico humano.

Título do Evento: 25ª JORNADA ACADÊMICA DE ENFERMAGEM - JOENCE SLZ
Cidade do Evento: São Luís
Título dos Anais do Evento: Anais da 25ª Jornada Acadêmica do Curso de Enfermagem (JOENCE) da Universidade Ceuma
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

FILHO, Antonio Sérgio Lima Carvalho et al.. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA TOMADA DE DECISÃO CLÍNICA EM ENFERMAGEM: REVISÃO INTEGRATIVA SOB O FRAMEWORK RISE.. In: Anais da 25ª Jornada Acadêmica do Curso de Enfermagem (JOENCE) da Universidade Ceuma. Anais...São Luís(MA) UNICEUMA, 2026. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/semenf-slz-2026-706437/1553282-INTELIGENCIA-ARTIFICIAL-NA-TOMADA-DE-DECISAO-CLINICA-EM-ENFERMAGEM--REVISAO-INTEGRATIVA-SOB-O-FRAMEWORK-RISE. Acesso em: 21/10/2026