AVANÇOS TECNOLÓGICOS NA HEMOTERAPIA: O PAPEL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA SEGURANÇA TRANSFUSIONAL

A segurança transfusional envolve não apenas a qualidade do sangue e dos hemocomponentes como produtos terapêuticos, mas também a integridade do processo transfusional. A triagem clínica e laboratorial de doadores é primordial nesse contexto, porém suscetível a limitações como subjetividade, falhas operacionais e atrasos. A Inteligência Artificial (IA) desponta como ferramenta promissora ao aplicar automação, aprendizado e análise preditiva em tarefas que exigem inteligência e raciocínio humano (Alonso et al., 2024). Seu potencial inclui maior eficiência, padronização e segurança ao longo do ciclo do sangue, reduzindo variabilidades e aumentando a confiabilidade dos resultados. Analisar o impacto e as aplicações da IA na triagem de doadores e no controle de qualidade dos hemocomponentes, identificando vantagens, limitações e perspectivas na prática transfusional. Esse estudo foi desenvolvido através de uma revisão bibliográfica nas bases SciELO, PubMed e Google Scholar, incluindo revisões e relatos técnicos sobre uso da IA na triagem clínica, exames laboratoriais, controle de qualidade e rastreabilidade. Os resultados demonstram que a IA contribui para a análise automatizada de questionários clínicos, identificando padrões de risco e inconsistências. Modelos preditivos têm sido aplicados para antecipar inaptidões, reduzindo a convocação de doadores inelegíveis e retrabalhos (Martins e Nóbrega, 2018). Algoritmos de classificação aceleram a leitura de testes sorológicos e moleculares (NAT), enquanto no controle de qualidade, sistemas automatizados detectam falhas de armazenamento, alterações precoces e padrões de degradação, promovendo rastreabilidade e segurança. Perspectivas incluem o uso da IA para identificar doadores raros e prever demandas sazonais, por exemplo, além de outras aplicações futuras. Apesar dos avanços, a implementação da IA exige infraestrutura tecnológica, validação regulatória e capacitação profissional. Questões éticas e legais, como privacidade e proteção de dados, também se impõem, exigindo supervisão humana contínua (Passos e Júnior, 2023). A IA não substitui a análise técnica, mas atua como ferramenta complementar à decisão clínica e laboratorial. A adoção progressiva, aliada à validação científica e ao uso ético, pode elevar os padrões de qualidade na hemoterapia (Sales et al., 2024). Estudos adicionais são necessários para garantir sua aplicação segura e eficaz. Portanto, é recomendado o investimento em pesquisas aplicadas, integração com sistemas existentes e capacitação multiprofissional, consolidando a IA como aliada estratégica da medicina transfusional.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Hematology Transfusion and Cell Therapy
Published
2025-10-01
DOI
https://doi.org/10.1016/j.htct.2025.105885
Primary Topic
Blood donation and transfusion practices
Type
article
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article

AVANÇOS TECNOLÓGICOS NA HEMOTERAPIA: O PAPEL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA SEGURANÇA TRANSFUSIONAL

Nathália Fernandes, GV Martins, M. de J. Jorge, O. M. A. S. Oliveira et al.
Hematology Transfusion and Cell Therapy
Blood donation and transfusion practices
article

AVANÇOS TECNOLÓGICOS NA HEMOTERAPIA: O PAPEL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA SEGURANÇA TRANSFUSIONAL

Nathália Fernandes, GV Martins, M. de J. Jorge, O. M. A. S. Oliveira, IV Tofani
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Abstract

A segurança transfusional envolve não apenas a qualidade do sangue e dos hemocomponentes como produtos terapêuticos, mas também a integridade do processo transfusional. A triagem clínica e laboratorial de doadores é primordial nesse contexto, porém suscetível a limitações como subjetividade, falhas operacionais e atrasos. A Inteligência Artificial (IA) desponta como ferramenta promissora ao aplicar automação, aprendizado e análise preditiva em tarefas que exigem inteligência e raciocínio humano (Alonso et al., 2024). Seu potencial inclui maior eficiência, padronização e segurança ao longo do ciclo do sangue, reduzindo variabilidades e aumentando a confiabilidade dos resultados. Analisar o impacto e as aplicações da IA na triagem de doadores e no controle de qualidade dos hemocomponentes, identificando vantagens, limitações e perspectivas na prática transfusional. Esse estudo foi desenvolvido através de uma revisão bibliográfica nas bases SciELO, PubMed e Google Scholar, incluindo revisões e relatos técnicos sobre uso da IA na triagem clínica, exames laboratoriais, controle de qualidade e rastreabilidade. Os resultados demonstram que a IA contribui para a análise automatizada de questionários clínicos, identificando padrões de risco e inconsistências. Modelos preditivos têm sido aplicados para antecipar inaptidões, reduzindo a convocação de doadores inelegíveis e retrabalhos (Martins e Nóbrega, 2018). Algoritmos de classificação aceleram a leitura de testes sorológicos e moleculares (NAT), enquanto no controle de qualidade, sistemas automatizados detectam falhas de armazenamento, alterações precoces e padrões de degradação, promovendo rastreabilidade e segurança. Perspectivas incluem o uso da IA para identificar doadores raros e prever demandas sazonais, por exemplo, além de outras aplicações futuras. Apesar dos avanços, a implementação da IA exige infraestrutura tecnológica, validação regulatória e capacitação profissional. Questões éticas e legais, como privacidade e proteção de dados, também se impõem, exigindo supervisão humana contínua (Passos e Júnior, 2023). A IA não substitui a análise técnica, mas atua como ferramenta complementar à decisão clínica e laboratorial. A adoção progressiva, aliada à validação científica e ao uso ético, pode elevar os padrões de qualidade na hemoterapia (Sales et al., 2024). Estudos adicionais são necessários para garantir sua aplicação segura e eficaz. Portanto, é recomendado o investimento em pesquisas aplicadas, integração com sistemas existentes e capacitação multiprofissional, consolidando a IA como aliada estratégica da medicina transfusional.

Hematology Transfusion and Cell TherapyVol. 47
Fundação Hemopa (BR)
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Blood donation and transfusion practices
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