Resumo IA na prevenção de erros em saúde – uso de algoritmos para apoiar enfermeiros (administração segura de medicamentos), farmacêuticos (alerta de interações) e radiologistas (redução de falhas diagnósticas).

Autores

  • JÚLIO CÉSAR CARNEIRO DE ARAUJO FACULDADE LOGOS
  • Juliane Mendes de Deus Faculdade Logos - FALOG
  • Evellyn Alves Silveira Faculdade Logos - FALOG
  • Maria do Socorro de Lima Silva Faculdade Logos - FALOG
  • Adasildo da Silva Carvalho Faculdade Logos - FALOG

DOI:

https://doi.org/10.70745/bjrtr.v2.181

Palavras-chave:

IA, prevenção de erros, segurança do paciente, enfermagem, farmácia e radiologia.

Resumo

Resumo expandido

Introdução: Erros associados à interações medicamentosas, administração de medicamentos e diagnósticos estão tornando-se cada vez mais frequentes, gerando um grave problema de saúde pública.1-2 O aumento do número de pacientes, tratamentos farmacológicos complexos e erros de diagnóstico, especialmente em exames radiológicos, têm colocado em risco a segurança dos usuários.3 Dentro desse contexto, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma ferramenta capaz de remodelar esse cenário, mitigando os erros e oferecendo mais segurança aos pacientes. Tecnologias como Sistemas de Suporte à Decisão Clínica (SSDC) e bomba de infusão inteligente têm se mostrado altamente eficazes no auxílio da redução de erros relacionados à interação medicamentosa, à administração de medicamentos e aos diagnósticos radiológicos.3 Este artigo destaca como a IA pode minimizar a ocorrência de erros na saúde e proporcionar mais segurança ao paciente. Destacando-se três principais áreas: o papel dos algoritmos no apoio a enfermeiros na administração segura de medicamentos; a capacidade de alerta de farmacêuticos sobre interações medicamentosas; e a contribuição da IA para a redução de falhas diagnósticas na radiologia. Objetivo: O objetivo deste trabalho é explorar e relatar o potencial da IA como ferramenta de apoio capaz de auxiliar na prevenção de erros e na promoção da segurança do paciente no ambiente de saúde hospitalar.  Metodologia: Este estudo configura-se como uma revisão da literatura elaborada a partir de uma busca sistemática nas bases de dados PubMed/MEDLINE, SciELO e LILACS. Para a seleção dos artigos foram utilizados os operadores booleanos "AND" e "OR", com base na seguinte estrutura central: (“Inteligência Artificial" OR "IA" OR "machine learning" OR "deep learning) AND ("segurança do paciente" OR "prevenção de erros" OR "erro médico" OR "eventos adversos") AND ("enfermagem" OR "administração de medicamentos" OR "farmacêutico", "interações medicamentosas" OR "radiologia" OR "diagnóstico por imagem"). Foram incluídos artigos científicos publicados nos últimos 10 anos, nos idiomas inglês, português ou espanhol. A seleção inicial foi realizada a partir da leitura de títulos e resumos, os artigos que atendiam aos critérios de inclusão foram lidos na íntegra. Artigos que não estivessem relacionados ao uso de ferramentas de IA para a promoção da saúde e minimização de erros no ambiente hospitalar foram descartados.  Resultados: Pesquisas demonstram que tecnologias utilizando IA como Sistemas de Suporte à Decisão Clínica (SSDC) e bomba de infusão inteligente podem reduzir erros associados à administração de medicamentos.3 Além disso, algoritmos de IA demonstram alta especificidade na identificação de fraturas através de radiografias simples.5 Por outro lado, o uso da Inteligência Artificial para a minimização de erros relacionados à interações medicamentosas ainda apresenta falhas, sendo necessário mais estudos para o aprimoramento desse recurso.A utilização de IA como ferramenta de suporte para mitigação de erros apresenta potencial para farmacêuticos, enfermeiros e radiologistas, no entanto, ainda há desafios em sua implementação como sobrecarga de alertas, falta de validação externa e questões de confiança associada aos algoritmos.6 Considerações finais: O uso de IA já demonstra ser uma ferramenta promissora na prevenção erros no ambiente hospitalar e na promoção da segurança do paciente. Essa ferramenta vem transformando práticas em enfermagem, farmácia e radiologia, entretanto, ainda é necessário mais estudo para o aprimoramento de IA como ferramenta de apoio para a minimização de erros relacionados a interações medicamentosas, à administração de medicamentos e aos diagnósticos radiológicos.

Biografia do Autor

Juliane Mendes de Deus, Faculdade Logos - FALOG

Atualmente é docente da Faculdade Logos e responsável técnica da Faculdade Logos. Tem experiência na área de Enfermagem, com ênfase em Enfermagem do trabalho.

Evellyn Alves Silveira, Faculdade Logos - FALOG

Possui graduação em Farmácia pela Faculdade Logos (2025). Atualmente é farmacêutica - Laboratório Lopo. Tem experiência na área de Farmácia, com ênfase em análises clínicas.

Maria do Socorro de Lima Silva, Faculdade Logos - FALOG

Graduado em Tecnologia em Radiologia pela faculdade Juscelino Kubitschek (2017), Pós graduado em Gestão e Administração Hospitalar Pela faculdade Interclasse Belo Horizonte - Minas Gerais participou da semana da saúde na Faculdade JK com duração de vinte horas, Professor de Artes Marciais Karatê; Participou do Projeto Descarte Consciente em Medicamentos, participou do 1 Colóquio de Pesquisa em Saúde, estágio supervisionado de 500 horas no Hospital São Francisco em Ceilândia-DF, Ressonância Magnética e Tomografia Computadorizada, Voluntario no Hospital Regional de Taguatinga - DF na área da Radiologia, Mestre em Engenharia Biomédica ( UnB ), Voluntariado profissional no Hospital de Santa Maria DF, Participante do capitulo do livro Plenitude e Completude, Capitulo 15, pesquisador bolsista a partir de Março de 2018, participação de atividades e extensão tecnológica, construção de propriedade tecnológica e análises do equipamento tecnológico de impacto para o SUS. Pesquisador de Dispositivos Médicos, Biomaterial Látex aplicado a Neoformação Tecidual, Feridas, Câncer Hepático e Ensaio Clinico.de Dispositivos Médicos, Biomaterial Látex aplicado a Neoformação Tecidual, Feridas, Câncer Hepático e Ensaio Clinico. Certificado de Atividade de Pesquisa - Equipamento Rapha - Estratégias de execução da Pesquisa Pré-Clínica: Avaliação da Fotobioestimulação de Leds - Light Emission Diode com o comprimento de onda variado na regeneração do tecido dorsal de ratos diabéticos (CEUA A). Participou do I Colóquio de Saúde UnB. Palestrante curso metodologia científica faculdade CCI, palestrante Medicina Forense, curso de extensão, Faculdade CCI, professor de fisioterapia faculdade JK, professor e coordenador do curso de radiologia Faculdade JK Brasília, professor de radiologia faculdade ISCON, Orientador Educacional faculdade Estácio Brasília - DF.Graduando licenciatura em pedagogia - Faculdade Batista - MG, Graduado Biomediciana - Faculdade Iscon, participou do curso de extensão com 160h NORMA REGULAMENTADORA 32 (NR 32), SEGURANÇA ESAÚDE NO TRABALHO EM SERVIÇOS DE SAÚDE e aproveitamento do curso sobre Proteção Radiológica, promovido pela Faculdade ISCON - Brasília-DF.

Adasildo da Silva Carvalho, Faculdade Logos - FALOG

Possui Mestrado em Engenharia Biomédica pela Universidade de Brasília UnB, Campus Gama. Doutoranda em Sistemas Mecatrônicos pela UNB. Especialista em Diagnóstico por Imagem pela Faculdade JK. Especialista em Docência para a Educação Profissional e Tecnológica - Docente EPT pelo Instituto Federal do Goiás IFG. Especialização em Radioterapia e Radiologia Forense. Possui graduação em Radiologia pela Faculdade JK - Brasília - Unidade Gama-II. Possui segunda graduação em Biologia pela Faculdade Batista de Minas Gerais. Atualmente docente do curso de Radiologia pela Faculdade Logos (FALOG), docente pelo Centro Universitário do Planalto Central Aparecido dos Santos, UNICEPLAC. Atualmente atua em Núcleo Docente Estruturante (NDE). Coordenadora do Curso de Radiologia da Faculdade Logos (FALOG). Revisora da revista de saúde do Centro Universitário Aparecido dos Santos. consultora And hoc - SEEDF.

Publicado

10-03-2026

Como Citar

CARNEIRO DE ARAUJO, J. C., Mendes de Deus, J., Alves Silveira, E., de Lima Silva, M. do S., & Carvalho, A. da S. (2026). Resumo IA na prevenção de erros em saúde – uso de algoritmos para apoiar enfermeiros (administração segura de medicamentos), farmacêuticos (alerta de interações) e radiologistas (redução de falhas diagnósticas). Brazilian Journal of Radiation Technology Research (ISSN 2966-4292), 2(01). https://doi.org/10.70745/bjrtr.v2.181

Edição

Seção

Resumos do Congresso Nacional de Radiologia