SEPSE DE ORIGEM INFECCIOSA: BIOMARCADORES EMERGENTES E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA DIAGNÓSTICO PRECOCE E REDUÇÃO DA MORTALIDADE

Resumen

A sepse de origem infecciosa representa uma das principais causas de morbidade e mortalidade em serviços de urgência, emergência e terapia intensiva, exigindo diagnóstico precoce e intervenção terapêutica imediata para melhorar os desfechos clínicos. O estudo tem como objetivo analisar as evidências científicas sobre a utilização de biomarcadores emergentes e ferramentas baseadas em inteligência artificial como estratégias para o diagnóstico precoce da sepse e a redução da mortalidade. Trata-se de uma revisão narrativa da literatura, realizada por meio da análise de artigos científicos, diretrizes internacionais e documentos técnicos publicados sobre sepse, biomarcadores e aplicações da inteligência artificial na prática clínica. As evidências demonstram que biomarcadores como procalcitonina, presepsina, interleucina-6, proteína C reativa e lactato apresentam potencial para auxiliar na identificação precoce da resposta inflamatória sistêmica, especialmente quando associados a algoritmos de aprendizado de máquina capazes de integrar dados clínicos, laboratoriais e fisiológicos em tempo real. Os estudos também indicam que modelos de inteligência artificial podem aumentar a sensibilidade diagnóstica, reduzir o tempo para reconhecimento da sepse e favorecer o início precoce do tratamento, contribuindo para a diminuição da mortalidade hospitalar. Conclui-se que a integração entre biomarcadores emergentes e inteligência artificial representa uma estratégia promissora para aprimorar o diagnóstico precoce, apoiar a tomada de decisão clínica e fortalecer a segurança do paciente, embora sua ampla implementação ainda dependa de validação clínica, padronização dos algoritmos e infraestrutura tecnológica adequada.