Sistemas de Apoio à Decisão Clínica Baseada em IA na Atenção Primária: Revisão Sistemática da Implementação Clínica

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaJournal of medical Internet research19 out 20260 citações

O que aconteceu

Sistemas de apoio à decisão clínica baseados em IA (AI-CDSSs) podem ajudar os clínicos da atenção primária a prestar cuidados de maior qualidade em meio à crescente complexidade de casos e restrições de recursos. Entretanto, faltam evidências sobre sua efetividade e segurança na prática da atenção primária. Foram sintetizadas evidências sobre a eficácia e segurança dos AI-CDSSs em comparação com os cuidados habituais ou sistemas não baseados em IA em ambientes de atenção primária. Realizamos uma revisão sistemática seguindo as diretrizes Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions e relatamos os resultados de acordo com as diretrizes PRISMA (Preferred Reporting Itens for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 2020. Foram incluídos estudos experimentais e quase-experimentais avaliando AI-CDSS utilizados por profissionais de saúde em ambientes de atenção primária, em comparação com os sistemas de cuidados habituais ou de apoio à decisão não baseado em IA, e que relataram desfechos clínicos, pacientes ou de nível de sistema, ou segurança. Um especialista em informação projetou as estratégias de busca e sistematicamente revisou MEDLINE, Embase, CINAHL, Web of Science, e CENTRAL desde o início até 27 de junho de 2025. Os revisores realizaram de forma independente os processos de seleção e extração. A extração de dados foi informada pelas diretrizes de relatórios DECIDE-AI e CONSORT-AI (Consolidated Standards of Reporting Trials-AI) e pela ferramenta APRECIAÇÃO-AI. Avaliamos de forma independente o risco de viés utilizando o Risco de Bias-2 ou Risco de Bias em Estudos Não Randomizados de Intervenções. Devido à heterogeneidade substancial, realizou-se uma síntese sem meta-análise e explorou-se a heterogeneidade utilizando-se uma classificação adaptada de Não Adoção, Abandono, Escala-Up, Espalhamento e Sustentabilidade-informada implementação-contexto. O protocolo de revisão foi registrado no PROSPERO (CRD420251119225).

O que encontraram

Foram identificados 4074 registros por meio de buscas em banco de dados e 12 registros adicionais por meio de busca de citações e verificação de registro de julgamento. Foram incluídos 14 registros em 11 estudos distintos, incluindo 4 estudos experimentais e 7 quase-experimentais. O risco de viés foi alto em todos os estudos experimentais e grave a crítico em estudos quase experimentais. As AI-CDSSs apresentaram efeitos positivos mais consistentes sobre os resultados relacionados ao fluxo de trabalho em contextos de decisão estruturados e protocolados, particularmente para tarefas de triagem, encaminhamento e otimização de alerta. Os efeitos ao nível do paciente foram limitados e inconsistentes, particularmente em contextos mais complexos envolvendo condições heterogêneas ou decisões sensíveis à preferência. Os desfechos de nível de sistema foram heterogêneos, com melhoras isoladas na oferta e utilização de serviços. A avaliação da segurança foi rara e pouco especificada. Apenas 2 estudos pré-especificaram os resultados de segurança, e as informações de segurança notificadas envolveram principalmente anomalias técnicas ou efeitos secundários auto- notificados. Nenhum estudo relatou medidas de interação clínica tais como concordância com, sobreposição ou dependência em saídas de IA. A interpretação dos achados é limitada pela heterogeneidade substancial, curtos períodos de seguimento, predominantemente alto ou crítico risco de viés, e evidências derivadas exclusivamente de países de alta renda.

Por que isso importa

A I-CDSS na atenção primária pode proporcionar benefícios mais consistentes para resultados relacionados ao fluxo de trabalho e ao nível do processo em contextos de decisão estruturados e protocolados, enquanto as evidências sobre segurança permanecem insuficientes para apoiar a implementação confiável da rotina. Esta revisão sistemática revela uma importante lacuna entre o rápido desenvolvimento de AI-CDSSs e a falta de evidências robustas e comparáveis para apoiar seu uso confiável na atenção primária.

Tradução automática do resumo original, publicado em Journal of medical Internet research sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.