Segurança do paciente na era da inteligência artificial: Oportunidades, desafios éticos e perspectivas futuras

Objetivo: sintetizar criticamente as melhores evidências científicas sobre a aplicação da inteligência artificial (IA) à segurança do paciente, analisando seu potencial para a prevenção de eventos adversos, os riscos e desafios éticos decorrentes de sua incorporação e as perspectivas futuras para a prática assistencial e a governança dos sistemas de saúde. Método: revisão integrativa conduzida segundo o referencial de Whittemore e Knafl e reportada conforme a recomendação PRISMA 2020, com busca em oito bases (PubMed/MEDLINE, Embase, Scopus, Web of Science, CINAHL, LILACS, SciELO e Biblioteca Virtual em Saúde), descritores DeCS/MeSH combinados por operadores booleanos, recorte de 2020 a 2026, seleção por dois revisores independentes, avaliação do nível de evidência (Melnyk e Fineout-Overholt) e do risco de viés por instrumento específico para modelos preditivos (PROBAST+AI), complementado pelas lentes de relato CONSORT-AI e TRIPOD+AI. Resultados: foram reunidos 20 estudos (2020–2026), predominando estudos preditivos de desenvolvimento/validação e revisões de escopo, com aplicações em predição de sepse e deterioração, segurança medicamentosa, prevenção de lesões por pressão e quedas, vigilância de eventos adversos por processamento de linguagem natural e apoio à decisão. As evidências mostram benefícios condicionados à qualidade da implementação e recorrentes limitações: validação apenas interna, desfechos substitutos, alarmes falsos, viés de automação e iniquidades algorítmicas. Considerações finais: a IA oferece oportunidades concretas para a prevenção de eventos adversos, mas seus benefícios dependem de validação externa, supervisão humana significativa, governança e monitoramento contínuo, cabendo à enfermagem e à equipe multiprofissional papel central como salvaguarda contra o viés de automação.