INTRODUÇÃO: A epidemiologia clínica é a ciência que faz predições sobre pacientes individuais, através de contagem dos eventos clínicos em grupos de pacientes semelhantes utilizando métodos científicos sólidos na garantia de predições corretas. Dessa forma, tem como objetivo desenvolver e aplicar métodos de observação clínica com conclusões válidas, evitando erros. Nessa perspectiva, para potencializar essas predições tem-se adotado modelos preditivos com uso da Inteligência Artificial (IA) na área da saúde visando otimizar os diagnósticos, terapias, gestão hospitalar e a dinâmica de processos de trabalho, através da maior capacidade de processamento de dados com o uso de algoritmos de IA, Aprendizado de Máquinas (Machine Learning) e Aprendizagem Profunda (Deep Learning) .OBJETIVO: Analisar estudos que utilizam modelos preditos com uso de Inteligência Artificial (IA) e seus impactos na epidemiologia clínica. MÉTODOS: Trata-se de uma revisão de literatura realizada entre os meses de outubro e novembro de 2025, com foco no uso de modelos preditos com uso de IA. Foram incluídos estudos originais, revisões integrativas, sistemáticas e artigos de revisão narrativa entre os anos de 2020 e 2025, escritos em português, inglês e espanhol, disponíveis nas bases de dados SciELO, LILACS e Biblioteca Virtual em Saúde (BVS). Utilizaram-se os descritores epidemiologia, modelos preditivos de aprendizagem, inteligência artificial, combinados por meio dos operadores booleanos AND. Os critérios de inclusão foram estudos que empregaram os modelos preditivos com uso da IA disponíveis na integra, em português, inglês e espanhol. Foram excluídos artigos duplicados, editoriais e que não abordavam a temática relacionados com o uso da IA. RESULTADOS: Foram identificados 9 artigos, dos quais 6 atenderam aos critérios de inclusão após leitura dos títulos, resumos e textos completos. Evidenciou-se que 50% dos estudos foram publicados no ano de 2025, evidenciando um recente interesse nessa temática direcionada para modelos preditivos com uso da IA. Além disso, todos os artigos encontrados foram na língua inglesa. Entre os estudos, foram identificados modelos preditivos baseados em regressão logística, baseados em árvores (LGBM) e Rede Neural Tabular (TabNET), sendo evidenciado que os algoritmos baseados em árvores de decisão e TabNET oferecem métodos eficazes para prever algumas condições clínicas como perda auditiva induzida por ruídos. Os preditores mais frequentemente utilizados foram dados demográficos, comorbidades, resultados de exames laboratoriais, dados de imagem, uso de medicamentos e biomarcadores inflamatórios. Os algoritmos de IA mais utilizados, nos estudos foram redes neurais, árvores de decisão, modelos de regressão logística e de aprendizado de máquina. CONCLUSÃO: Os modelos preditivos com o uso da IA, podem ser ferramentas importantes na potencialização da epidemiologia clínica, sendo uma poderosa aliada na predição de eventos individuais, permitindo análises precisas e individualizadas dos riscos. Os algoritmos de aprendizado de máquinas supervisionado podem fornecer resultados precisos e identificar os pacientes de alto risco. No Brasil, ainda existem alguns desafios em relação a sua incorporação como a necessidade de conformidades com marcos éticos e legais. REFERÊNCIAS: FLETCHER, Robert H.; FLETCHER, Suzanne W.; FLETCHER, Grant S. Epidemiologia clínica: Elementos essenciais. 5ª edição, Porto Alegre: Artmed, 2014.
O Simpósio de Epidemiologia Hospitalar, realizado no Hospital Santa Casa de Misericórdia de Sobral, constituiu-se como um importante espaço de atualização científica, troca de experiências e fortalecimento das práticas em saúde voltadas à vigilância, prevenção e controle de agravos no ambiente hospitalar.
O evento reuniu profissionais da saúde, gestores, docentes e estudantes interessados na temática da epidemiologia hospitalar, promovendo debates qualificados sobre estratégias de monitoramento de indicadores, segurança do paciente e a importância da atuação multiprofissional na melhoria da qualidade dos serviços.
Por meio de palestras, debates e atividades científicas, o simpósio buscou estimular a reflexão crítica e a disseminação do conhecimento técnico-científico, contribuindo para o aprimoramento das práticas assistenciais e para o fortalecimento da cultura de vigilância epidemiológica no contexto hospitalar. A realização do evento reafirma o compromisso da Santa Casa de Misericórdia de Sobral com a promoção de uma assistência segura e baseada em evidências.
Normas para a confecção dos Resumos Simples
O resumo deve ser configurado em fonte Times New Roman, tamanho 12, margens esquerda e superior: 3cm e direita e inferior: 2 cm; corpo do resumo com alinhamento justificado, em espaçamento simples com texto corrido. O documento deve possuir, em sua primeira linha, o Eixo Temático no qual está sendo submetido o resumo, centralizado e em negrito.
Abaixo do Eixo Temático, deve ser inserido o título do Resumo. O título deve ser breve e informativo com, no máximo, 15 palavras, estar em letras maiúsculas, centralizado e em negrito. Evitar a utilização de siglas e abreviaturas no título. Não empregar ponto final em título de estudo científico.
Os nomes do autor e dos coautores deverão ser inseridos de forma completa e sem abreviações, logo abaixo do título. Os nomes deverão estar alinhados à direita, um abaixo do outro e devem vir acompanhados de numeração para identificação das afiliações.
As afiliações institucionais dos autores devem vir logo abaixo dos nomes, alinhadas à direita, e devem ser iniciadas com o número sobrescrito referente ao seu nome. Devem conter instituição, cidade, estado, país. Nas afiliações, não empregar titulação, utilizar apenas a instituição a qual o autor está e/ou esteve vinculado recentemente para estabelecer a afiliação. Se dois ou mais autores fizerem parte da mesma instituição, atribuir a mesma numeração a estes.
O corpo do resumo deve conter, no mínimo, 400 palavras e, no máximo, 500 palavras (não incluídos o eixo temático, o título, os nomes dos autores, as afiliações institucionais, as palavras-chave e as referências), sendo consideradas somente as palavras do corpo do texto (a partir da palavra “INTRODUÇÃO” até a última palavra da conclusão/considerações finais).
O resumo do trabalho deverá conter obrigatoriamente a sequência abaixo:
a) INTRODUÇÃO: visão geral sobre o assunto, indicando a relevância da pesquisa; b) OBJETIVO: apresentação do propósito do estudo, iniciando com verbo no infinitivo; c) MÉTODOS: especificação do tipo de estudo, da descrição dos procedimentos utilizados na realização da pesquisa como local, amostra, protocolo, tratamento estatístico, entre outros aspectos que o autor considerar necessário; d) RESULTADOS: destacar os resultados alcançados com o estudo, correlacionando com a literatura vigente, sem necessidade de citação de autores; e) CONCLUSÃO/CONSIDERAÇÕES FINAIS: apresentar as respostas ao objetivo
da pesquisa;
Abaixo do corpo do resumo devem conter as PALAVRAS-CHAVE: Inserir de três 3 (três) a 5 (cinco) palavras-chave, separadas por vírgula. As palavras-chave poderão ser selecionadas de acordo com Descritores em Ciências da Saúde (DeCS) (http://decs.bvs.br/ ) ou Medical Subject Headings (MeSH) (https://www.nlm.nih.gov/mesh/).
Não deve ser empregada citação de referências no corpo do resumo, exceto em casos de referenciais metodológicos. As referências devem ser inseridas ao final do resumo.
Não devem ser incluídos gráficos, figuras e nem tabelas no corpo do resumo.
Não serão permitidas notas de rodapé no resumo.
O uso de abreviaturas será restrito àquelas já identificadas anteriormente por extenso no texto do resumo.
As referências devem ser citadas ao final do resumo, em tópico nomeado como REFERÊNCIAS, de acordo com a formatação recomendada pela ABNT.
Os trabalhos enviados fora da formatação exigida serão automaticamente indeferidos, sem chances para reenvio.
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Maria Kaylane Portela lima
Maria Laiane Mesquita Costa
Maria Letícia Matos Melo
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Sandrinny Fernandes Ponte
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