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Monitorização hemodinâmica preditiva: o uso de inteligência artificial para a prevenção da hipotensão em cirurgias de grande porte
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1178716
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | RBMED - Revista Científica Brasileira de Saúde e Medicina (Brazilian Scientific Journal of Health and Medicine) | pt_BR |
| Autor(es): dc.contributor.author | Ribeiro, Dra. Daniely | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | Costa Silva, Rikelme | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | Granja Rodrigues, Joselio | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | Frazão da Silva, Luana | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | Gabriel Costa Macedo, Leandro | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | Ferreira Silva, Ricardo | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | Pinheiro Chagas, Fernanda | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | Patrick Santos Bonfim, Wesley | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | Costa Hiraide, Anna Clara | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | Begot de Freitas Rodrigues, Bárbara | - |
| Autor(es): dc.contributor.author | Raphael Maia Moura, Marcus | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-05-07T14:58:46Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-05-07T14:58:46Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2026-05-07 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://submissoesrevistacientificabrasileiradesaudeemedicica.com/index.php/rbmed/article/view/26 | - |
| identificador: dc.identifier.other | artigo_monitorizacao_hemodinamica_preditiva_inteligencia_artificial_hipotensao.pdf | pt_BR |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1178716 | - |
| Resumo: dc.description.abstract | Objetivo: Analisar a aplicabilidade e o impacto da inteligência artificial, especificamente o Índice de Predição de Hipotensão (HPI), na prevenção de eventos hipotensivos em cirurgias de grande porte. Método: Trata-se de uma revisão integrativa da literatura realizada nas bases de dados PubMed, Cochrane Library e SciELO, com recorte temporal de 2021 a 2026. Foram selecionados estudos que abordam a análise proativa da morfologia da onda de pressão arterial e os desfechos clínicos pós-operatórios. Resultados: A evidência demonstra que a ferramenta oferece uma janela preditiva de 5 a 15 minutos, permitindo intervenções precoces guiadas por parâmetros como o inotropismo e a variação do volume sistólico. A utilização desses algoritmos resultou em maior estabilidade hemodinâmica e em redução significativa de complicações pós-operatórias, como lesão renal aguda e injúria miocárdica. Conclusão: A integração de sistemas preditivos baseados em inteligência artificial operacional eleva o padrão de segurança cirúrgica, transformando a monitorização reativa em uma estratégia de precisão que mitiga os riscos de hipoperfusão tecidual. | pt_BR |
| Tamanho: dc.format.extent | 322 KB | pt_BR |
| Tipo de arquivo: dc.format.mimetype | pt_BR | |
| Idioma: dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil | * |
| Licença: dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/ | * |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência Artificial | pt_BR |
| Palavras-chave: dc.subject | Monitorização Hemodinâmica | pt_BR |
| Palavras-chave: dc.subject | Hipotensão | pt_BR |
| Palavras-chave: dc.subject | Segurança do Paciente | pt_BR |
| Título: dc.title | Monitorização hemodinâmica preditiva: o uso de inteligência artificial para a prevenção da hipotensão em cirurgias de grande porte | pt_BR |
| Tipo de arquivo: dc.type | texto | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Textos | |
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