Segurança do Paciente e IA: Como Alertas Inteligentes Estão Reduzindo Erros Médicos

Introdução: A Necessidade Crítica de Soluções Mais Inteligentes para a Segurança do Paciente

A segurança do paciente permanece um dos desafios mais persistentes – e custosos – na saúde moderna. Apesar de décadas de iniciativas de melhoria da qualidade, danos evitáveis continuam a ocorrer em ambientes hospitalares e ambulatoriais, muitas vezes impulsionados por fluxos de trabalho complexos, dados fragmentados e tomada de decisão sob pressão de tempo. Análises em larga escala estimam que erros médicos contribuem para dezenas de milhares de mortes anualmente nos Estados Unidos, com um ônus mais amplo que inclui eventos adversos a medicamentos evitáveis, atrasos diagnósticos, complicações adquiridas no hospital e readmissões evitáveis. Além da mortalidade, eventos adversos evitáveis aumentam o tempo de internação, elevam os custos e corroem a confiança do paciente – impactando diretamente as métricas de qualidade da assistência à saúde e o desempenho organizacional.

Os sistemas de saúde há muito tempo dependem de alertas clínicos incorporados aos prontuários eletrônicos (EHRs) para reduzir riscos – avisos de interação medicamentosa, verificações de alergias, sinalizadores de exames laboratoriais anormais e lembretes de diretrizes. No entanto, as abordagens tradicionais de alerta geraram resultados mistos. A lógica subjacente é frequentemente baseada em regras e estática, gerando um alto volume de notificações que podem ser clinicamente irrelevantes para um contexto específico do paciente. O resultado é um fenômeno bem documentado: a fadiga de alerta. Quando os médicos são inundados por falsos positivos e avisos de baixo valor, eles podem ignorar ou desativar os alertas, aumentando a probabilidade de que avisos verdadeiramente críticos sejam perdidos.

A tecnologia de segurança baseada em IA está emergindo como uma evolução significativa neste espaço. Em vez de depender apenas de regras genéricas, os alertas clínicos baseados em IA podem aprender com padrões nos dados do paciente e detectar trajetórias de risco mais cedo, com maior especificidade. Em cenários de alto risco – como sepse, deterioração clínica, segurança da anticoagulação, depressão respiratória relacionada a opioides e "bandeiras vermelhas" diagnósticas – segundos e minutos importam. Os sistemas de alerta inteligente visam apresentar as informações certas ao médico certo no momento certo, reduzindo erros médicos e apoiando o julgamento clínico.

Para os líderes de saúde, a transição de alertas legados para alertas inteligentes impulsionados por IA não é simplesmente uma atualização técnica; é um investimento estratégico na segurança do paciente e na qualidade da assistência à saúde. Compreender o que são os alertas clínicos baseados em IA, como eles diferem das abordagens tradicionais, quais resultados eles podem realisticamente entregar e como implementá-los de forma responsável é agora essencial para a liderança clínica, operacional e de informática.

Compreendendo os Alertas Clínicos Baseados em IA: Além dos Sistemas de Alerta Tradicionais

Os alertas clínicos baseados em IA são projetados para melhorar a proporção sinal-ruído – reduzindo interrupções de baixo valor enquanto identificam situações de alto risco mais cedo e de forma mais confiável. Em sua essência, esses sistemas usam modelos de machine learning (ML) (e, em alguns casos, análises avançadas e processamento de linguagem natural) para estimar o risco e gerar avisos preditivos com base no contexto específico do paciente.

Como o machine learning analisa dados do paciente em tempo real

Os EHRs modernos capturam grandes volumes de dados estruturados e semiestruturados, incluindo:

Sinais vitais e tendências (por exemplo, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão arterial)
Resultados laboratoriais e trajetórias (por exemplo, lactato, creatinina, contagem de leucócitos)
Prescrições de medicamentos, administrações e mudanças de dose
Comorbidades, listas de problemas e padrões de utilização anteriores
Avaliações de enfermagem e folhas de fluxo
Pedidos de exames de imagem e documentação de procedimentos
Notas clínicas (quando o NLP é aplicado)

Os modelos de alerta de IA podem processar esses sinais continuamente (ou em intervalos frequentes), identificando padrões associados à deterioração iminente ou eventos adversos. Ao contrário das regras de limite único (por exemplo, "alertar se potássio > 6,0"), os sistemas de IA podem incorporar interações multifatoriais e tendências temporais (por exemplo, "necessidade crescente de oxigênio + aumento da frequência respiratória + administração recente de opioides + carga de comorbidades = risco elevado de comprometimento respiratório").

Alertas baseados em regras vs. avisos preditivos impulsionados por IA

Os alertas clínicos tradicionais baseados em regras são tipicamente:

Determinísticos (lógica "se-então")
Baseados em diretrizes generalizadas e limites estáticos
Limitados em nuance contextual
Propensos a altas taxas de falsos positivos em populações complexas do mundo real

Os alertas impulsionados por IA são tipicamente:

Probabilísticos (produzindo uma pontuação de risco ou probabilidade)
Capazes de modelar relações e interações não lineares
Mais adaptáveis ao contexto específico do paciente (por exemplo, anormalidades de linha de base)
Capazes de incorporar padrões e trajetórias temporais
Dependentes da qualidade dos dados, governança e monitoramento contínuo

Isso não significa que a IA deva substituir totalmente a lógica baseada em regras. Em muitos cenários críticos para a segurança, regras determinísticas simples permanecem valiosas (por exemplo, interrupções obrigatórias para alergias graves conhecidas). Os programas mais eficazes geralmente combinam abordagens: usando regras para riscos de alta certeza e modelos de IA para riscos complexos e baseados em padrões.

Capacidades-chave: segurança medicamentosa, previsão de deterioração, suporte diagnóstico

As ferramentas de segurança baseadas em IA são cada vez mais aplicadas em três domínios principais:

Detecção de interação medicamentosa e prevenção de eventos adversos a medicamentos
- Identificação de combinações de alto risco (por exemplo, polifarmácia com prolongamento do QT)
- Detecção de risco de dosagem em insuficiência renal/hepática
- Sinalização de risco de coprescrição de opioides e benzodiazepínicos
- Reconhecimento de tendências que sugerem toxicidade ou falha terapêutica
Previsão de deterioração
- Alerta precoce para sepse, choque ou comprometimento respiratório
- Previsão de risco de transferência para UTI ou ativação de resposta rápida
- Detecção de deterioração silenciosa em enfermarias gerais
Suporte diagnóstico e sinais de escalonamento
- Identificação de padrões "imperdíveis" para condições como AVC, TEP, dissecção aórtica ou hemorragia gastrointestinal
- Priorização de acompanhamento para resultados de exames anormais ou achados incidentais
- Destaque do risco de atraso diagnóstico com base em agrupamentos de sintomas (especialmente quando o NLP é usado)

É importante ressaltar que o "suporte diagnóstico" em programas de segurança do paciente é tipicamente enquadrado como identificação de risco e escalonamento, e não como diagnóstico automatizado – alinhado com as melhores práticas em torno da responsabilidade clínica e segurança da IA.

Integração com sistemas EHR para aprimoramento do fluxo de trabalho

Alertas clínicos são bem-sucedidos ou falham com base na adequação ao fluxo de trabalho. Os alertas inteligentes devem se integrar ao EHR de maneiras que:

Apresentem informações dentro dos fluxos de trabalho existentes dos médicos (prescrições, MAR, visualizações de rounds)
Encaminhem notificações para a função correta (enfermeiro vs. farmacêutico vs. médico)
Apoiem caminhos de escalonamento (por exemplo, equipes de resposta rápida)
Forneçam justificativa clara e recomendações acionáveis
Permitam auditoria e feedback (desativações, resultados, tempo de resposta)

A integração com o EHR frequentemente inclui avisos de melhores práticas, mensagens na caixa de entrada, listas de tarefas, notificações móveis ou painéis de controle, dependendo do contexto clínico. Um diferencial chave dos alertas de IA eficazes não é apenas a precisão da previsão, mas também um design cuidadoso de fatores humanos.

Melhorias na precisão no mundo real: reduzindo falsos positivos e capturando riscos verdadeiros

Uma das promessas mais claras dos alertas clínicos baseados em IA é a melhoria da especificidade – menos interrupções desnecessárias – mantendo ou melhorando a sensibilidade para o risco verdadeiro. Esse desempenho é tipicamente medido usando:

Sensibilidade/revocação (capturando eventos verdadeiros)
Especificidade (evitando falsos positivos)
Valor preditivo positivo (VPP) (probabilidade de que um alerta indique risco verdadeiro)
Calibração (quão bem as pontuações de risco correspondem aos resultados do mundo real)
Tempo de antecedência (quão cedo o alerta é disparado antes da deterioração)

Os líderes de saúde devem insistir na divulgação transparente dessas medidas, idealmente estratificadas por tipo de unidade (pronto-socorro, enfermaria, UTI), subgrupo populacional e cenário clínico.

O Impacto na Segurança do Paciente: Evidências e Resultados

Os alertas de IA são frequentemente justificados pela promessa de reduzir erros médicos. No entanto, as evidências devem ser avaliadas com nuance: o desempenho preditivo não se traduz automaticamente em melhores resultados, a menos que a organização possa responder de forma eficaz e consistente.

Estudos clínicos e reduções mensuradas de erros médicos

A literatura sobre suporte à decisão clínica e previsão habilitada por IA inclui resultados mistos, refletindo a variação em:

Qualidade e generalizabilidade do modelo
Completude e pontualidade dos dados do EHR
Qualidade da implementação e alinhamento do fluxo de trabalho
Cultura de segurança de base e capacidade de pessoal
Definições de resultados (medidas de processo vs. resultados concretos)

Dito isso, certos domínios mostraram evidências mais fortes e tração operacional:

Detecção de sepse e intervenção precoce: Alertas preditivos podem identificar pacientes em risco antes que os critérios tradicionais sejam atendidos, potencialmente melhorando o tempo para antibióticos e o tempo para fluidos quando associados a protocolos de resposta.
Deterioração clínica e resposta rápida: Sistemas de alerta precoce que combinam sinais vitais, exames laboratoriais e documentação de enfermagem podem melhorar o reconhecimento de pacientes em deterioração em enfermarias gerais.
Segurança medicamentosa: A IA e a análise avançada podem apoiar a reconciliação medicamentosa, identificar padrões de prescrição de alto risco e reduzir eventos adversos a medicamentos quando incorporados aos fluxos de trabalho da farmácia e da prescrição.

Os líderes de saúde devem priorizar soluções com validação revisada por pares, benchmarking externo e métodos de implementação claramente documentados – reconhecendo que o "desempenho do modelo em laboratório" é diferente do "impacto na segurança do paciente no mundo real".

Exemplos de casos: erros de medicação, detecção de sepse, identificação de risco de queda

Embora os resultados variem por organização, os casos de uso de alto valor comuns incluem:

Prevenção de erros de medicação
- Identificação de risco de dosagem para medicamentos eliminados pelos rins usando tendências dinâmicas de creatinina
- Sinalização de riscos de anticoagulação (por exemplo, risco de anticoagulação supraterapêutica com medicamentos interagentes)
- Detecção de terapia duplicada ou padrões de escalada de opioides inseguros
Detecção de sepse
- Reconhecimento de padrões de instabilidade fisiológica precoce (taquicardia, tendências de hipotensão, lactato elevado)
- Priorização da revisão clínica antes que o choque manifesto se desenvolva
- Suporte a pacotes de cuidados e vias de escalonamento
Identificação de risco de queda
- Previsão de risco de queda com base em documentação de mobilidade, medicamentos sedativos, indicadores de delírio e quedas anteriores
- Adaptação de intervenções (alarmes de cama, necessidade de acompanhante, consultas de fisioterapia)
- Direcionamento de recursos para os pacientes de maior risco, em vez de aplicar medidas amplas e ineficientes

Esses exemplos destacam um princípio importante: alertas inteligentes são mais eficazes quando combinados com respostas claras e protocoladas e pessoal adequado para agir com base nos alertas.

Quantificando o ROI: vidas salvas, custos evitados e resultados de qualidade

O caso de negócios para a segurança da IA está cada vez mais ligado a:

Redução de eventos adversos evitáveis e custos diretos associados
Menor tempo de internação devido a intervenções mais precoces
Transferências para UTI evitadas e custos de escalonamento reduzidos (quando apropriado)
Melhor desempenho nas métricas de segurança e qualidade da assistência à saúde
Exposição reduzida a má prática associada à deterioração perdida ou diagnóstico atrasado (dependente do contexto)

As análises de ROI devem ser cautelosas e transparentes. Os líderes devem evitar promessas exageradas e, em vez disso, focar em resultados mensuráveis, como:

VPP do alerta e tempo de resposta do médico
Medidas de processo (por exemplo, tempo para antibióticos na sepse)
Taxas de eventos adversos a medicamentos por 1.000 pacientes-dia
Ativações de resposta rápida e transferências não planejadas para UTI
Readmissões por complicações evitáveis

Apoio à tomada de decisão clínica sem substituir o julgamento clínico

Um alerta de IA bem projetado apoia os médicos ao:

Melhorar a consciência situacional
Priorizar a atenção em meio a demandas concorrentes
Apresentar evidências de apoio (fatores contribuintes, gráficos de tendência)
Oferecer ações recomendadas alinhadas com diretrizes e protocolos locais

Não deve funcionar como uma diretriz opaca. Os médicos permanecem responsáveis pelas decisões clínicas, e os sistemas de alerta devem facilitar – e não minar – o julgamento profissional. Isso também é central para a segurança da IA: os sistemas devem ser interpretáveis o suficiente para fomentar a confiança apropriada, e não a dependência cega.

Implementação Prática: Implementando Alertas de IA em Sua Organização de Saúde

A implementação é onde muitos esforços de segurança do paciente com IA são bem-sucedidos ou falham. Os líderes devem tratar os alertas de IA como programas clínicos, e não apenas como implantações de software.

Avaliando a prontidão organizacional

A prontidão abrange múltiplos domínios:

Prontidão de dados
- Disponibilidade, latência e completude dos dados do EHR
- Fluxos de trabalho confiáveis de sinais vitais e documentação de enfermagem
- Padronização de dados de medicamentos, exames laboratoriais e listas de problemas
Prontidão operacional
- Capacidade de responder a alertas (proporções de enfermagem, equipes de resposta rápida, cobertura farmacêutica)
- Vias de escalonamento existentes e protocolos clínicos
- Maturidade da governança de qualidade e segurança
Prontidão cultural
- Confiança do médico no suporte à decisão
- Histórico de fadiga de alerta e percepções de "alarmismo"
- Alinhamento com as prioridades de segurança do paciente

Um ponto de partida prático é uma avaliação de lacunas: identificar os danos evitáveis de maior impacto, mapear os caminhos atuais de detecção/resposta e quantificar onde ocorrem atrasos ou sinais perdidos.

Melhores práticas para integrar alertas inteligentes aos fluxos de trabalho

As organizações devem ter como objetivo minimizar a interrupção enquanto maximizam a capacidade de ação:

Identificar o usuário principal para cada alerta (enfermeiro, farmacêutico, hospitalista, médico do pronto-socorro).
Definir qual ação é esperada (conjunto de ordens, avaliação à beira do leito, consulta, escalonamento).
Projetar alertas para serem específicos e contextuais (incluir fatores chave, tendências recentes e por que o alerta foi disparado).
Usar escalonamento em camadas (por exemplo, avisos de baixo risco em painéis; alertas de alto risco via canais interruptivos).
Garantir fluxos de trabalho de ciclo fechado (reconhecimento, documentação da resposta, acompanhamento).

A colocação do alerta importa. Por exemplo, um alerta de IA relacionado a medicamentos pode ser mais eficaz nos fluxos de trabalho de verificação da farmácia, enquanto os alertas de deterioração podem precisar chegar à enfermagem de cabeceira e ao médico responsável simultaneamente.

Treinando médicos e equipe para responderem eficazmente

O onboarding eficaz inclui:

Educação sobre o que o modelo faz – e não faz
Orientação sobre a interpretação de pontuações de risco e drivers
Treinamento baseado em simulação para cenários de escalonamento
Padrões de documentação para resposta e desativações de alerta
Mecanismos de feedback para que os médicos sinalizem falsos positivos ou problemas de fluxo de trabalho

O treinamento deve enfatizar que os alertas de IA são suporte à decisão – e não mandatos – e devem encorajar o ceticismo apropriado, acompanhado de avaliação estruturada.

Abordando a fadiga de alerta: calibrando sensibilidade e especificidade

A fadiga de alerta é um perigo para a segurança do paciente por si só. As estratégias de mitigação incluem:

Ajuste de limite com base no tipo de unidade (UTI vs. enfermaria vs. pronto-socorro)
Supressão de alertas repetidos, a menos que o risco esteja aumentando
Notificações com tempo limitado (evitar disparos durante atrasos conhecidos na documentação)
Roteamento baseado em função (enviar para a pessoa que pode agir)
Medição das taxas de desativação e investigação de padrões
Execução de pilotos silenciosos para avaliar o desempenho de base antes da entrada em operação

Os líderes devem exigir o monitoramento contínuo do volume de alertas, VPP, tempo de resposta e experiência do médico – não apenas a validação inicial.

Considerações de governança e conformidade para ferramentas de segurança de IA

As ferramentas de segurança de IA se cruzam com a gestão de risco clínico, privacidade e expectativas regulatórias. Uma estrutura de governança tipicamente inclui:

Validação e monitoramento de modelos
- Validação pré-implementação em dados locais, sempre que viável
- Monitoramento de desvio ao longo do tempo (mudanças populacionais, mudanças de fluxo de trabalho)
- Avaliações de viés e avaliação de desempenho de subgrupos
Propriedade clínica
- Líderes clínicos nomeados responsáveis por protocolos e resultados
- Supervisão multidisciplinar (qualidade, segurança, enfermagem, farmácia, TI, informática)
Documentação e auditoria
- Registros claros de disparo de alerta, reconhecimento, ações tomadas
- Políticas para desativações e padrões de documentação
Privacidade e segurança
- Manuseio de dados em conformidade com HIPAA
- Avaliações de segurança de fornecedores e controles de acesso
Alinhamento com segurança e regulamentação
- Rotulagem clara do uso pretendido e limitações
- Alinhamento com os objetivos de segurança do paciente da organização e padrões externos

Quando implementados de forma cuidadosa, os alertas inteligentes podem se tornar um componente integral da infraestrutura de segurança do paciente de um sistema de saúde. Soluções usadas para revisão de prontuários baseada em IA e suporte à decisão clínica – como as suportadas por empresas como Arkangel AI – estão cada vez mais posicionadas como parte de programas mais amplos de qualidade clínica, e não como ferramentas autônomas.

Principais Conclusões Práticas

Identifique as 2–3 principais prioridades de danos evitáveis (por exemplo, atrasos na sepse, eventos adversos a medicamentos, deterioração de pacientes internados) e concentre os alertas de IA onde existem vias de resposta.
Exija evidências além das métricas de precisão – peça dados de VPP, tempo de antecedência, calibração e resultados em ambientes comparáveis.
Trate a implementação como um programa de transformação clínica: defina proprietários, protocolos, vias de escalonamento e pessoal para responder.
Reduza a fadiga de alerta usando notificações em camadas, roteamento baseado em função, supressão de alertas repetidos e limites específicos da unidade.
Exija explicabilidade: os alertas devem mostrar os principais drivers e tendências relevantes para apoiar o julgamento e a confiança do médico.
Construa a governança precocemente: planos de validação, monitoramento de desvio, avaliação de viés, registros de auditoria e um mecanismo para feedback clínico.
Comece com um piloto silencioso (ou piloto de unidade limitada) para estabelecer o desempenho de base e calibrar os limites antes de escalar.
Meça o sucesso usando medidas de processo e de resultado (tempos de resposta, adesão a pacotes, taxas de eventos adversos, transferências não planejadas para UTI).

Perspectivas Futuras: O Futuro da IA na Qualidade da Saúde e Segurança do Paciente

Os alertas clínicos baseados em IA estão evoluindo de ferramentas isoladas para componentes de sistemas de saúde em aprendizado – onde detecção, resposta e melhoria contínua estão fortemente acopladas.

Tendências emergentes: análise preditiva, NLP e monitoramento ambiental

Várias tendências estão moldando a próxima geração de segurança do paciente:

Análise preditiva mais avançada
- Previsão multi-horizonte (risco em 6, 12, 24 horas)
- Personalização usando fisiologia e comorbidades basais do paciente
- Recalibração dinâmica para populações de pacientes locais
Processamento de linguagem natural (NLP)
- Extração de sinais de risco de notas clínicas (por exemplo, preocupação com infecção, descritores de dor no peito)
- Identificação de padrões de documentação sugerindo delírio, declínio funcional ou incerteza diagnóstica
- Suporte ao acompanhamento de achados incidentais e resultados de exames
Monitoramento ambiental e integração de dispositivos
- Monitoramento contínuo de sinais vitais fora das UTIs
- Wearables e sensores de cabeceira para mobilidade e risco de queda
- Detecção automatizada de risco de depressão respiratória em pacientes tratados com opioides

Esses avanços podem melhorar a detecção, mas também aumentam a complexidade – particularmente em torno da governança de dados, interpretabilidade e experiência do médico.

Da segurança reativa para a segurança proativa do paciente

A segurança do paciente tradicional muitas vezes reage a eventos: uma queda ocorre, um caso de sepse se deteriora, um erro de medicação é descoberto. O objetivo dos alertas inteligentes é o reconhecimento e a intervenção mais precoces:

Identificação da deterioração antes que a ativação da resposta rápida seja necessária
Abordagem do risco medicamentoso no momento da prescrição e verificação, não após a administração
Reconhecimento de sinais de atraso diagnóstico mais cedo na jornada do paciente

A segurança proativa também requer operações proativas: pessoal, protocolos e escalonamento devem ser projetados para agir com base em avisos precoces.

Interoperabilidade e compartilhamento de dados entre os ambientes de cuidado

Muitos riscos de segurança abrangem as transições de cuidado – pronto-socorro para internado, internado para SNF, ambulatorial para pronto-socorro. A interoperabilidade pode apoiar:

Modelagem de risco longitudinal usando histórico multi-ambiente
Reconciliação medicamentosa e documentação de alergias mais completas
Acompanhamento de ciclo fechado de exames e encaminhamentos
Aprendizado entre unidades a partir de eventos adversos e near-misses

No entanto, a interoperabilidade permanece desigual. Os líderes devem planejar um progresso incremental: começando com a integração interna do EHR e expandindo para fontes de dados regionais onde for viável.

Equilibrando inovação com ética, segurança e confiança do paciente

À medida que a IA desempenha um papel maior na segurança do paciente, as considerações éticas e de confiança tornam-se centrais:

Viés e equidade: o desempenho deve ser avaliado em diferentes grupos demográficos, perfis de comorbidade e contextos socioeconômicos.
Transparência: médicos e pacientes se beneficiam da clareza sobre para que a IA é usada e como os alertas influenciam o cuidado.
Risco de excesso de dependência: os sistemas devem ser projetados para apoiar a vigilância, e não para substituí-la.
Responsabilidade: as organizações precisam de estruturas de responsabilidade claras para a governança de modelos e a resposta clínica.

Os programas de segurança de IA mais sustentáveis serão aqueles que são mensuráveis, transparentes e incorporados em uma forte cultura de segurança.

Conclusão: Agindo para Transformar a Segurança do Paciente

Erros médicos e eventos adversos evitáveis continuam sendo uma barreira substancial para alcançar uma qualidade de assistência à saúde consistentemente alta. Os alertas clínicos tradicionais ajudaram – mas também contribuíram para a fadiga de alerta, interrupção do fluxo de trabalho e avisos críticos perdidos quando o sinal está enterrado no ruído. Os alertas clínicos baseados em IA representam um próximo passo pragmático: usar dados em tempo real e modelagem preditiva para identificar o risco mais cedo e com mais precisão, permitindo que as equipes intervenham antes que o dano ocorra.

As evidências sugerem que os alertas inteligentes podem apoiar melhorias significativas na segurança do paciente – particularmente em áreas como previsão de deterioração, reconhecimento de sepse e segurança medicamentosa – quando implementados com integração robusta de fluxo de trabalho, treinamento e governança. A lição central para os líderes de saúde é que a segurança da IA não se trata apenas do desempenho do modelo; trata-se de projetar sistemas sociotécnicos confiáveis onde os alertas se traduzem em ações clínicas oportunas e apropriadas.

As organizações que avaliam sistemas de alerta inteligente devem priorizar casos de uso de alto impacto, insistir em métricas de desempenho transparentes, calibrar os alertas para minimizar a fadiga e estabelecer monitoramento contínuo para desvio e viés. Quando abordados como um programa de qualidade clínica – apoiado por propriedade multidisciplinar e prontidão operacional – os alertas de IA podem se tornar uma capacidade fundamental para um cuidado mais seguro. Neste contexto, parceiros como Arkangel AI podem apoiar os sistemas de saúde na implantação de suporte à decisão e capacidades de revisão de prontuários que se alinham com os objetivos de segurança do paciente, mantendo a supervisão e a governança clínica.