Este whitepaper da Arkangel AI é uma revisão narrativa focalizada de 28 fontes sobre usos selecionados da inteligência artificial em medicina de urgência e cuidados críticos: triagem e priorização, predição de sepse e vigilância da deterioração clínica. Classifica a evidência por estágio (desenvolvimento retrospectivo, validação externa, avaliação prospectiva, impacto em processos ou desfechos e implementação rotineira) e propõe perguntas de pesquisa sobre apoio à informação e à documentação clínica.
A maturidade é desigual. Os modelos retrospectivos mostram boa discriminação, como uma AUC de 0.94 no teste interno de um modelo de sepse que combina notas de enfermagem e variáveis clínicas, mas a validação externa do Epic Sepsis Model, amplamente implantado, relatou AUC de 0.63 (IC 95% 0.62–0.64). A evidência prospectiva limita-se a uma avaliação de triagem em um único centro e a um ensaio randomizado por conglomerados na Tailândia, em que um alerta de sepse melhorou a administração oportuna de antibióticos. O corpus não contém nenhuma avaliação primária dessas tarefas de IA na América Latina; as fontes regionais, como uma que descreve 257 UTIs heterogêneas, tratam de carga de doença e infraestrutura. Os autores recomendam avaliação prospectiva silenciosa somente após definir a resposta clínica, a capacidade e os critérios de interrupção. É um whitepaper, sem revisão por pares.
