Introdução: O acidente vascular cerebral (AVC) isquêmico agudo representa uma das principais causas de morbimortalidade no mundo, exigindo diagnóstico e tratamento rápidos e eficientes para otimizar o prognóstico. A trombectomia mecânica revolucionou o manejo desses pacientes, proporcionando melhores desfechos clínicos em casos de oclusões de grandes vasos. Contudo, a seleção de candidatos ideais, a predição de resultados e a tomada de decisão em tempo hábil continuam sendo desafios significativos. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) tem emergido como ferramenta promissora para aprimorar o diagnóstico por imagem, estratificação de pacientes, planejamento procedural e avaliação prognóstica na trombectomia mecânica. Diante disso, o presente estudo tem como objetivo destacar os benefícios potenciais e as limitações atuais das principais aplicações da inteligência artificial na trombectomia mecânica do AVC isquêmico agudo. Métodos: Trata-se de uma revisão bibliográfica, realizada através da base de dados PubMed, utilizando a estratégia de busca "Artificial Intelligence AND Ischemic Stroke AND Thrombectomy". Foram incluídos artigos que apresentavam aplicações da IA na trombectomia do AVC isquêmico agudo publicados entre 2020 e 2025, nos idiomas português e inglês. Excluíram-se trabalhos duplicados e aqueles sem relação direta com o tema. A seleção dos artigos foi conduzida por meio de duas etapas: leitura dos títulos e, posteriormente, dos resumos completos. Resultados: Inicialmente, 160 artigos foram resgatados utilizando a estratégia de busca descrita, dos quais 28 foram selecionados após a leitura dos títulos e, ao final da triagem por resumos completos, 11 artigos atenderam aos critérios de inclusão e exclusão. A análise dos estudos evidenciou que algoritmos de aprendizado por reforço, como o Deep Deterministic Policy Gradient, podem otimizar decisões intraoperatórias e aumentar a taxa de reperfusão bem-sucedida, simulando estratégias procedurais em ambientes virtuais. Além disso, modelos de linguagem de grande porte vêm sendo explorados como apoio à tomada de decisão clínica, integrando dados clínicos e de imagem em tempo real, enquanto ferramentas de aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais, têm se mostrado úteis na detecção de oclusão de grandes vasos em exames de angiotomografia, bem como na seleção de pacientes elegíveis à trombectomia mecânica e, através de modelos híbridos que combinam variáveis clínicas, laboratoriais e radiológicas, na predição de resultados funcionais após o tratamento. Conclusão: A inteligência artificial apresenta benefícios promissores na trombectomia mecânica do AVC isquêmico agudo, destacando-se pela capacidade de aprimorar o diagnóstico por imagem, otimizar a seleção de pacientes e auxiliar na predição de desfechos clínicos. Entretanto, suas aplicações ainda enfrentam limitações relacionadas à padronização dos modelos, à necessidade de validação externa e à integração efetiva com a prática clínica.
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