Contexto: As feridas crônicas de membros inferiores, incluindo úlceras venosas, úlceras de pressão e pé diabético, representam importante desafio clínico devido ao risco de infecção, amputação e altos custos assistenciais. O diagnóstico precoce e o monitoramento adequado são essenciais para prevenir complicações. Nos últimos dois anos, a aplicação de inteligência artificial (IA) tem emergido como ferramenta promissora para aprimorar a avaliação clínica, mensuração objetiva e acompanhamento remoto dessas lesões. Hipótese: Espera-se que o uso de IA aplicada à análise de imagens e à telemonitorização de feridas crônicas proporcione diagnóstico mais precoce, padronização de avaliações e ampliação do acesso à assistência especializada, especialmente em contextos de baixa cobertura médica no Brasil. Objetivo: Analisar os avanços recentes da inteligência artificial no diagnóstico e monitoramento de feridas crônicas de membros inferiores, com foco em evidências e iniciativas desenvolvidas no Brasil entre 2023 e 2025. Metodologia: Foi realizada uma revisão narrativa nas bases de dados Medline (via Pubmed) e SciELO, por meio da estratégia de busca: “ early diagnosis, chronic wounds, lower extremity AND artificial intelligence”.Foram incluídos artigos publicados nos últimos cinco anos, em qualquer idioma, que abordassem o uso da IA no diagnóstico precoce de feridas crônicas de membros inferiores. Excluíram-se estudos duplicados e os que tratavam apenas do diagnóstico da doença sem a aplicação da IA. A seleção envolveu a leitura de títulos, resumos e artigos completos. Resultados: Inicialmente, 43 artigos foram resgatados e selecionados após a leitura dos títulos, utilizando a estratégia de busca descrita e, ao final da triagem por resumos completos, 14 artigos atenderam aos critérios de inclusão e exclusão. Os estudos revisados evidenciam rápido avanço de modelos de visão computacional, como redes neurais do tipo U-Net e Transformers, aplicados a análise automatizada de feridas crônicas. Aplicativos móveis integrados a algoritmos de IA demonstram viabilidade para telemonitoramento e acompanhamento remoto. No Brasil, destaca-se o potencial de integração com o SUS e a necessidade de bases de imagens nacionais anotadas por especialistas para aumentar a acurácia dos modelos. Os principais benefícios relatados incluem diagnóstico precoce, redução da variabilidade interobservador e ampliação do acesso em regiões remotas. Persistem desafios relacionados a infraestrutura, disponibilidade de dados locais, aspectos éticos e ausência de validação clínica em larga escala. Conclusão: A aplicação IA na avaliação de feridas crônicas de membros inferiores demonstra grande potencial para favorecer o diagnóstico precoce, monitoramento e tomada de decisão clínica.
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