APENDICITE PEDIÁTRICA 2.0: COMO A IA ESTÁ TRANSFORMANDO DECISÕES CLÍNICAS - Martins, André Nascimento; Barros, Cauã Eduardo Lira; Rosa, Giovanna Gabriely Correia da; Avancini, Gustavo Senra; Philho, Leonardo de Andrade Longuinho; Antunes, Marcella Camilly Vale; Tostes, Maria Júlia Andrade; Issler, Yasser Wadud (REVISTA BRASILEIRA DE CIÊNCIAS MÉDICAS, 2026)
Introdução: A apendicite é uma emergência cirúrgica comum em crianças, mas seu diagnóstico precoce é desafiador devido a sinais inespecíficos e desempenho limitado dos escores tradicionais. Logo, exames invasivos ou com radiação frequentemente são necessários. Nesse cenário, a inteligência artificial (IA), por meio de aprendizado de máquina (ML) e deep learning (DL), surge como alternativa para reconhecer padrões complexos, integrar variáveis e apoiar a tomada de decisões Objetivos: Analisar as aplicações da IA na predição diagnóstica, estratificação de gravidade e manejo da apendicite pediátrica Método: Revisão literária baseada na estratégia PVO, guiada pela pergunta: "Qual o papel da IA na apendicite pediátrica?". Busca realizada na base PubMed combinando termos MeSh e operadores booleanos. Incluíram-se estudos dos últimos 5 anos e excluiu-se aqueles com fuga ao tema Resultados: Modelos como Random Forest, XG Boost, regressão logística penalizada e redes neurais atingiram uma acurácia.