INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO PERIOPERATÓRIO PEDIÁTRICO: PREDIÇÃO DE COMPLICAÇÕES E SUPORTE À DECISÃO CLÍNICA - Cunha Junior, Acimar Gonçalves da; Barbosa, Ana Clara Guerra; Fernandes, Angélica Almeida Braga; Costa, Emily Gabriele oliveira; Anjos, Gabriela Castro dos; Figueiredo, Lany Franciely da Silva; Sestari, Larissa Emanuelle; Bragança, Letícia de Melo; Nascimento, Ronaldo Ribeiro; Oliveira, Sophia Medeiros de (REVISTA BRASILEIRA DE CIÊNCIAS MÉDICAS, 2026)
CONTEXTO. crianças em cirurgias são vulneráveis a eventos adversos perioperatórios, como complicações respiratórias, instabilidade hemodinâmica, náuseas, dor não controlada, internação em UTI não planejada e readmissão hospitalar. Métodos tradicionais de estratificação de risco, embora utilizados, têm desempenho limitado e heterogêneo entre faixas etárias e cenários clínicos, reforçando a necessidade de abordagens mais precisas. Objetivo: O presente estudo teve como objetivo avaliar o papel da inteligência artificial (IA) na predição de complicações e suporte clínico no perioperatório pediátrico, considerando acurácia, calibração, aplicabilidade e segurança Método: A questão foi estruturada segundo o modelo PICO: população, crianças de 0 a 18 anos submetidas a cirurgias sob anestesia; intervenção, modelos de machine learning e deep learning; comparador, escores tradicionais; desfechos, métricas de desempenho e eventos adversos. A revisão seguiu o PRISMA 2020, incluindo estudos de 2015 a 2025 nas bases PubMed e SciELO, com descritores DeCS/MeSH relacionados a pediatria, anestesia, período perioperatório, complicações pós-operatórias, aprendizado de máquina e apoio à decisão clínica. Identificaram-se 482 registros, dos quais 127 duplicados foram removidos. Após triagem, 89 artigos foram avaliados em texto completo, resultando em 25 incluídos. incluíram-se estudos originais com métricas quantitativas; excluíram-se editoriais, revisões e simulações sem validação clínica. A qualidade metodológica foi avaliada por PROBAST e TRIPOD-AI Resultado: IA superou escores convencionais, com AUROC ?0,80, boa calibração, aplicabilidade clínica e integração digital. Contudo, persistiram limitações como overfitting em amostras pequenas, heterogeneidade metodológica, escassez de validação externa e possibilidade de viés em grupos vulneráveis, como neonatos e prematuros Conclusão: A IA mostrou-se promissora na anestesia e cirurgia pediátrica, ampliando acurácia prognóstica e favorecendo condutas personalizadas. Porém, sua adoção exige ensaios clínicos multicêntricos, padronização e monitoramento, devendo ser considerada ferramenta complementar ao julgamento clínico.