TéCnologias Digitais Em PráTicas ClíNicas No Brasil: Uma RevisãO SistemáTica De Seu Uso E Impacto

Abstract

Este artigo de revisão sistemática investiga as principais tecnologias digitais adotadas na prática clínica no Brasil e as evidências que sustentam sua utilização e impacto. Os resultados revelaram um aumento significativo nas publicações sobre o tema em 2023 e 2024, com destaque para as técnicas de Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). As tecnologias foram agrupadas em cinco áreas principais: Atenção Primária e Telemedicina, IA/ML em Diagnóstico e Oncologia, IA/ML em Áreas Diversas, Big Data e Infraestrutura de Dados, e Aplicações Específicas/Emergentes. Uma síntese identificou quatro áreas centrais de aplicação: Telemedicina e Saúde Digital, Machine Learning e IA em Saúde, Big Data em Saúde e Processamento de Sinal em Grafos e Aprendizado em Grafos. A discussão aponta para uma convergência no reconhecimento do potencial transformador das tecnologias digitais, especialmente impulsionado pela pandemia de COVID-19, e na identificação de barreiras significativas para a adoção equitativa, como a exclusão digital e desafios de infraestrutura, regulamentação e ética. A qualidade dos dados é ressaltada como crucial para o sucesso das aplicações de IA/ML. Em conclusão, o estudo delineia o crescente interesse e aplicação de tecnologias digitais na saúde brasileira, com a telemedicina e a IA/ML demonstrando grande potencial para melhorar o acesso e a qualidade do cuidado. No entanto, a superação das barreiras existentes e a integração sustentável dessas tecnologias nas políticas de saúde, especialmente na APS, são consideradas fundamentais para uma adoção ampla e justa. A pesquisa sugere futuras investigações focadas nas experiências de pacientes e profissionais para uma implementação mais centrada no usuário.

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