Usando Inteligência Artificial para Orientar a Terapia de Fluidos Durante Cirurgia Oncológica Maior: Um Ensaio Clínico Randomizado (FOCUS-AFM)

Este ensaio clínico controlado randomizado multicêntrico avalia o impacto da terapia intraoperatória com fluidos intravenosos guiada por inteligência artificial na gestão hemodinâmica e nos resultados pós-operatórios em pacientes adultos submetidos a cirurgia abdominal oncológica maior.

A terapia intraoperatória com fluidos intravenosos ótima é um componente crítico da gestão anestésica durante cirurgia oncológica maior. Tanto a administração inadequada como a excessiva de fluidos podem contribuir para instabilidade hemodinâmica e complicações pós-operatórias. Episódios de hipotensão intraoperatória têm sido consistentemente associados a aumento da morbimortalidade pós-operatória, particularmente em populações cirúrgicas de alto risco. Embora estratégias guiadas por objetivos para terapia intraoperatória com fluidos tenham sido propostas, a sua implementação na prática clínica de rotina permanece heterogénea e altamente dependente do operador.

Os avanços na inteligência artificial permitiram o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão capazes de integrar dados hemodinâmicos contínuos derivados da monitorização intraoperatória padrão. Estes sistemas são projetados para auxiliar os clínicos analisando múltiplas variáveis fisiológicas em tempo real e fornecendo recomendações para administração de fluidos intravenosos visando apoiar a estabilidade circulatória, mantendo simultaneamente o controlo clínico total sobre as decisões terapêuticas.

Neste ensaio, os participantes submetidos a cirurgia abdominal oncológica maior sob anestesia geral são aleatoriamente alocados para receber terapia intravenosa com fluidos guiada por inteligência artificial ou gestão intravenosa padrão de fluidos de acordo com a prática clínica de rotina. A randomização é centralizada e estratificada por fatores procedimentais relevantes. No grupo de intervenção, a administração de fluidos intravenosos é apoiada por um sistema de apoio à decisão baseado em inteligência artificial que analisa continuamente dados hemodinâmicos intraoperatórios e gera recomendações para desafios de fluidos. Os clínicos são fortemente encorajados a seguir as recomendações do sistema; no entanto, mantêm total responsabilidade e podem aceitar ou sobrepor estas recomendações com base no seu julgamento clínico. No grupo de controlo, a terapia intraoperatória com fluidos é gerida de acordo com a prática clínica habitual sem orientação de inteligência artificial.

A monitorização perioperatória padrão é aplicada em ambos os grupos de estudo, incluindo monitorização invasiva contínua da pressão arterial. As variáveis hemodinâmicas intraoperatórias, administração de fluidos e uso de medicamentos vasoativos são registadas prospectivamente utilizando registos eletrónicos de anestesia e saídas do sistema de monitorização. Os dados clínicos pós-operatórios são recolhidos durante os cuidados hospitalares de rotina e seguimento agendado.

O estudo foca-se no período intraoperatório como uma janela chave durante a qual a gestão hemodinâmica pode influenciar a recuperação pós-operatória e resultados a mais longo prazo. Ao avaliar uma abordagem de apoio à decisão baseada em inteligência artificial num cenário randomizado multicêntrico, este ensaio visa gerar evidência sobre se a terapia intravenosa com fluidos assistida por tecnologia pode melhorar a gestão intraoperatória e apoiar melhores resultados clínicos em pacientes submetidos a cirurgia oncológica maior.