Sistemas de apoio à decisão clínica baseada em IA para antibioticoterapia em infecções comuns de adultos: uma revisão sistemática do desenvolvimento à implementação clínica
Medicina e TecnologiaO que aconteceu
A resistência antimicrobiana está entre as principais causas de mortalidade global, e sistemas de suporte à decisão clínica (CDSS) baseados em inteligência artificial (AI) têm sido propostos para orientar a prescrição de antibióticos. Vários modelos de IA para tomada de decisão de antibióticos têm sido desenvolvidos e validados, mas sua real implantação na prática clínica e efeito sobre os desfechos dos pacientes não foram sistematicamente caracterizados. Identificar, classificar e avaliar estudos avaliando o CDSS baseado em IA para antibioticoterapia em adultos hospitalizados com infecções comuns, estratificadas por nível de implementação clínica. O desenvolvimento da estratégia de busca começou em 7 de junho de 2026; as buscas definitivas do PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science Core Collection e Embase foram executadas em 28 de junho de 2026, após a submissão do registro PROSPERO. Quatro revisores rastrearam independentemente registros e avaliaram relatórios. Os estudos foram classificados como implantados na prática clínica (Nível 1), avaliados contra as decisões dos médicos sem implantação (Nível 2) ou testados por meio de simulação retrospectiva (Nível 3). O risco de viés foi avaliado com RoB 2, ROBINS-I ou PROBAST, conforme apropriado. Devido à heterogeneidade clínica e metodológica, os achados foram sintetizados narrativamente, com avaliação do GRADE específico do desfecho. https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD420261435593, identificador CRD420261435593.
O que encontraram
De 1.157 registros identificados, 10 estudos atenderam aos critérios de inclusão: três Nível 1 (30%), quatro Nível 2 (40%) e três Nível 3 (30%). Os três estudos implantados avaliaram pneumonia, predominantemente infecção pulmonar por Stenotrophomonas maltofilia, e bacteremia por Staphylococcus aureus e relataram sinais favoráveis para mortalidade, processos hospitalares, prescrição ou segurança de medicamentos. Kanjilal et al., um resumo da conferência publicada, foi incluído como uma avaliação retrospectiva de Nível 3 de 29.508 adultos com sepse de início comunitário. Dentre os sete estudos de Nível 2/3 avaliados com PROBAST, três foram classificados como baixos, três como moderados sob a adaptação descritiva pré-especificada e um como alto risco global de viés. A certeza foi baixa para mortalidade/sobrevivência e muito baixa para os demais desfechos clinicamente relevantes.
Por que isso importa
Três de 10 estudos incluíram a implantação clínica, enquanto sete permaneceram sem emprego. Os sistemas implantados apresentaram resultados favoráveis e sinais de processo, mas as evidências foram heterogêneas e de baixa a baixa certeza, dependendo do desfecho. Avaliações prospectivas multicêntricas de sistemas implantados são necessárias para que o desempenho computacional possa ser interpretado como eficácia clínica.
Tradução automática do resumo original, publicado em Frontiers in digital health sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.
O estudo original
AI-based clinical decision support systems for antibiotic therapy in common adult infections: a systematic review from development to clinical implementation
Miguel Hueda-Zavaleta, Rodrigo Flores-Palacios, Fabrizzio Bardales-Silva, Eric Cotacallapa-Pino, Ari Frenkel, Diana Minchon-Vizconde, Juan Carlos Gomez de la Torre Pretell
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