ESTRATÉGIAS DE MITIGAÇÃO DE ERROS DE MEDICAÇÃO: UMA ABORDAGEM INTEGRATIVA VIA FRAMEWORK RISE E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

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Trabalho

Título do Trabalho

ESTRATÉGIAS DE MITIGAÇÃO DE ERROS DE MEDICAÇÃO: UMA ABORDAGEM INTEGRATIVA VIA FRAMEWORK RISE E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Autores

Ana Carolina Monteiro Silva
Thayná Lopes Nunes
João Guilherme De Souza Cunha
Antonio Sérgio Lima Carvalho Filho
Carlos Eduardo Pavão Veloso
Kayla Catarina Silva Matos
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-2026-706437/1555845-estrategias-de-mitigacao-de-erros-de-medicacao--uma-abordagem-integrativa-via-framework-rise-e-inteligencia-arti

ISBN

978-65-272-2492-1

Palavras-Chave

Erros de Medicação, Segurança do Paciente, Inteligência Artificial, Sistemas de Apoio à Decisão Clínica

Resumo

Introdução: Os erros de medicação constituem falhas sistêmicas de alta criticidade que comprometem a segurança assistencial e a sustentabilidade dos desfechos clínicos. Objetivo: Elaborar um ecossistema de estratégias mitigadoras para erros de medicação, estruturado sob a lógica operativa do framework RISE. Metodologia: Trata-se de uma revisão integrativa com abordagem metodológica disruptiva, operacionalizada entre janeiro de 2025 e março de 2026. A busca foi executada nas bases de dados PubMed, Scopus, Web of Science e CINAHL, com o suporte do motor de inteligência artificial Consensus para a síntese de evidências. Foram identificados inicialmente 482 artigos, dos quais 12 estudos atenderam rigorosamente aos critérios de elegibilidade para compor o corpus de análise. A matriz de investigação contemplou a taxonomia de fármacos LASA (Look-alike/Sound-alike), a análise de vulnerabilidades por interrupção de fluxo e protocolos de dupla checagem. Resultados: A análise do corpus evidenciou que a aplicação do framework RISE permitiu a estruturação de protocolos preventivos com alta fidelidade. A implementação de Sistemas de Apoio à Decisão Clínica (CDSS) e ferramentas de IA no reconhecimento de fármacos LASA (Look-alike/Sound-alike) e na triagem de prescrições resultou em uma redução estatisticamente significativa de 35% nos erros de medicação. Além disso, a gestão de indicadores de qualidade revelou que a identificação precoce de distratores durante o preparo e a automação da dupla checagem elevaram a conformidade dos processos assistenciais de 68% para 94%. Os dados confirmam que a inteligência tecnológica atua como uma camada de redundância crítica, interceptando falhas antes que estas atinjam o paciente. Conclusão: O estudo demonstra que a mitigação de erros de medicação transcende a simples vigilância punitiva, exigindo uma abordagem sistêmica baseada na governança tecnológica. A convergência entre o framework RISE e a inteligência artificial operacionaliza uma disrupção no modelo de segurança do paciente, transpondo barreiras analógicas para ecossistemas digitais resilientes. Conclui-se que a integração homem-máquina não anula o julgamento clínico, mas o potencializa, consolidando uma cultura de segurança robusta e sustentável. Esta simbiose redefine os padrões de excelência na gestão hospitalar, assegurando que a tecnologia seja o baluarte contra a falibilidade humana em ambientes de alta complexidade.

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

SILVA, Ana Carolina Monteiro et al.. ESTRATÉGIAS DE MITIGAÇÃO DE ERROS DE MEDICAÇÃO: UMA ABORDAGEM INTEGRATIVA VIA FRAMEWORK RISE E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL.. 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-2026-706437/1555845-ESTRATEGIAS-DE-MITIGACAO-DE-ERROS-DE-MEDICACAO--UMA-ABORDAGEM-INTEGRATIVA-VIA-FRAMEWORK-RISE-E-INTELIGENCIA-ARTI. Acesso em: 24/10/2026