Introdução: O pé diabético representa uma das principais complicações crônicas do diabetes mellitus, sendo responsável por úlceras, infecções e amputações não traumáticas, com grande impacto clínico e econômico. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) vem se destacando por sua capacidade de processar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos, permitindo intervenções precoces e individualizadas. O emprego de técnicas de machine learning (ML) e deep learning (DL) tem se mostrado promissor na detecção precoce, estratificação de risco e apoio à decisão clínica, contribuindo para a prevenção de complicações e melhoria dos desfechos em pacientes com diabetes. Objetivo: Integrar evidências sobre o uso da Inteligência Artificial na prevenção, detecção precoce e predição de risco do pé diabético entre 2024 e 2025. Metodologia: Foi realizada uma busca na base de dados MEDLINE via PubMed utilizando a estratégia: ("artificial intelligence" OR "machine learning" OR "deep learning") AND ("diabetic foot" OR "diabetic foot ulcer" OR "diabetic neuropathy") AND ("prevention" OR "early detection" OR "risk prediction"), com filtro de 1 ano. Foram incluídos estudos originais, revisões sistemáticas e pesquisas de validação de modelos de IA aplicados à prevenção, triagem ou predição do pé diabético, publicados em inglês ou português. Excluiu-se estudos experimentais com animais, artigos sem aplicação clínica direta e publicações anteriores a 2024. Resultados: Identificou-se 30 artigos potencialmente elegíveis, através da leitura dos títulos, foram pré-selecionados 18 artigos. Ao analisar esses, cerca de 10 artigos foram descartados, por não atenderem os critérios de inclusão, 8 artigos foram utilizados para a realização desse resumo integrativo. Os estudos mostram avanços no uso da IA: CNNs identificam úlceras com alta acurácia, aplicativos móveis auxiliam na triagem e monitoramento, e modelos de ML preveem ulceração e amputação com 86–98% de desempenho. Em 2025, a IA explicável foi usada para aumentar a transparência e prever adesão ao autocuidado. Discussão: A literatura recente reforça o papel crescente da IA na prevenção do pé diabético, viabilizando diagnósticos precoces e predições individualizadas. No entanto, existem desafios como a heterogeneidade dos dados, a necessidade de validação multicêntrica, a ausência de padronização e as limitações éticas e regulatórias para implementação clínica. Conclusão: Entre 2024 e 2025, observa-se a IA como ferramenta promissora para prevenção e manejo precoce do pé diabético. A continuidade dos estudos é fundamental para validar a aplicabilidade clínica e garantir benefícios reais aos pacientes diabéticos.
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