ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PREVENTING DRUG INTERACTIONS: TOOLS FOR CLINICAL DECISION SUPPORT (CIPEEX, 2025)
Introdução: A polifarmácia representa um desafio crescente na prática clínica, sobretudo entre idosos e pacientes com doenças crônicas. O uso simultâneo de múltiplos medicamentos eleva o risco de interações medicamentosas, comprometendo a segurança do paciente. Nesse contexto, tecnologias digitais e a inteligência artificial (IA) emergem como ferramentas promissoras para apoiar profissionais de saúde na prevenção dessas interações. Objetivo: Avaliar o papel da inteligência artificial como ferramenta de apoio à decisão clínica na prevenção de interações medicamentosas, identificando tecnologias emergentes, benefícios e desafios para sua implementação. Metodologia: Foi realizada uma revisão bibliográfica entre agosto de 2024 e maio de 2025, utilizando as bases BVS, SciELO, LILACS e PubMed, com os descritores “interações medicamentosas”, “polifarmácia”, “inteligência artificial”, “segurança do paciente”, “sistemas de apoio à decisão clínica” e “tecnologia em saúde”, em português e inglês. Resultados e discussão: Os estudos revisados mostram que sistemas de apoio à decisão clínica baseados em IA apresentam alta capacidade para identificar interações medicamentosas de forma mais rápida e precisa. Algoritmos de aprendizado de máquina e sistemas periciais analisam dados clínicos e geram alertas personalizados em tempo real. Modelos híbridos, que combinam regras predefinidas com aprendizado contínuo, aumentam a eficácia na detecção de interações relevantes. Entre os benefícios estão a redução de erros de prescrição, a diminuição de eventos adversos, a otimização do tempo clínico e a personalização da terapia. Persistem, contudo, desafios relacionados à interpretabilidade dos algoritmos, à integração com sistemas já existentes e à validação clínica. Conclusão: A inteligência artificial apresenta grande potencial na prevenção de interações medicamentosas, contribuindo para maior segurança do paciente. O desenvolvimento de sistemas que conciliem precisão técnica e usabilidade clínica representa um avanço significativo na saúde digital. Sua implementação efetiva requer uma abordagem multidisciplinar, considerando aspectos técnicos, éticos e organizacionais.