Este whitepaper da Arkangel AI é uma síntese narrativa de evidências, não um estudo revisado por pares nem uma revisão sistemática, sobre o que a IA pode e não pode fazer hoje em cirurgia e anestesiologia, com foco na América Latina. Reúne 28 fontes de uma busca direcionada no PubMed e de documentos oficiais da OMS, da FDA e da OPAS (corte em 15 de junho de 2026) e classifica seis domínios, dos alertas de hipotensão intraoperatória e da predição de complicações ao vídeo cirúrgico, à avaliação de habilidades e ao agendamento do centro cirúrgico, segundo seu estágio de evidência, do desenvolvimento retrospectivo à implementação rotineira.
A evidência mais próxima do uso clínico está na predição de hipotensão intraoperatória: uma metanálise de 8 relatos de ensaios randomizados (568 participantes contados com sobreposição), 7 deles sobre o Hypotension Prediction Index, não encontrou diferença significativa na carga de hipotensão ao incluir o maior ensaio (diferença média 0.22 mmHg, IC 95% −0.03 a 0.48; I² 93.8%). Estudos regionais, como um modelo de duração cirúrgica em Bogotá com RMSE de 26 minutos e a coorte LASOS de 22,126 pacientes em 17 países com 14.6% de complicações, mostram capacidade de pesquisa, não efetividade clínica. Os autores concluem que a IA pode apoiar tarefas perioperatórias delimitadas com validação local e governança, não tomar decisões intraoperatórias autônomas.
