O USO DO ROBÔ LAURA COMO FERRAMENTA DE APOIO À TOMADA DE DECISÃO CLÍNICA EM PACIENTES CRÍTICOS: UMA REVISÃO DE LITERATURA

Abstract

Introdução: A complexidade crescente dos cuidados em saúde, especialmente em ambientes hospitalares, exige ferramentas que auxiliem na tomada de decisão clínica. O Robô Laura, um sistema de inteligência artificial, surge como uma solução para melhorar a identificação precoce de condições críticas, como a sepse, e otimizar intervenções em pacientes em risco de deterioração clínica. Objetivo: Este estudo visa analisar, por meio de uma revisão de literatura, os impactos do Robô Laura como uma ferramenta de apoio à tomada de decisão para profissionais de saúde, visando aumentar a eficiência das intervenções em pacientes críticos. Metodologia: O estudo caracteriza-se como uma revisão de literatura. A amostra consiste em artigos científicos disponíveis em bases de dados como Google Acadêmico, Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e a Biblioteca Virtual em Saúde (BVS). A pesquisa foi realizada utilizando combinações de palavras-chave relacionadas ao Robô Laura e sua aplicação na saúde. A seleção dos artigos foi feita com base em títulos e resumos, seguida pela leitura completa para verificar a adequação aos objetivos do estudo. Os dados relevantes foram extraídos e organizados para análise qualitativa. Resultados: Os resultados apontam que o uso do Robô Laura contribui para a redução do Tempo Médio de Atendimento (TMA) e melhora a precisão no diagnóstico de pacientes em risco, agilizando intervenções e reduzindo a mortalidade em alguns contextos. O sistema se mostrou eficaz na geração de alertas baseados em algoritmos de machine learning, embora desafios como a necessidade de evitar falsos positivos e a adaptação das equipes de saúde tenham sido identificados. Além disso, a aplicação do Robô Laura apresenta potenciais limitações relacionadas à infraestrutura hospitalar e ao treinamento adequado das equipes. Conclusão: O estudo conclui que o Robô Laura representa uma contribuição significativa para a tomada de decisão clínica em ambientes hospitalares, com potencial para otimizar o cuidado de pacientes críticos. Recomenda-se a continuidade das investigações sobre a integração de inteligência artificial na saúde, visando aprimorar os resultados clínicos.