A MEDICINA LABORATORIAL DO FUTURO INOVAÇÃO, TECNOLOGIA E TRANSFORMAÇÃO: Como Utilizar a IA na Fase Pré-Analítica do Laboratório

A MEDICINA LABORATORIAL DO FUTURO

INOVAÇÃO, TECNOLOGIA E TRANSFORMAÇÃO

Como Utilizar a IA na
Fase Pré-Analítica
do Laboratório

A fase pré-analítica é a etapa com maior incidência de erros na medicina laboratorial; estudos indicam que cerca de 60% a 70% dos erros laboratoriais ocorrem nessa fase. A aplicação da inteligência artificial nessa área visa precisamente esse ponto de dor de longa data, alcançando padronização, automação e inteligência no fluxo pré-analítico por meio de meios tecnológicos.

O trabalho de Claudia Dambroski Partel nessa direção concentra-se no estabelecimento de sistemas de validação e certificação automatizadas. No 58º Congresso CBPC/ML de 2026, Partel apresentou relatórios sobre "Implementação e Monitoramento Contínuo de Validação Automatizada" e "Validação de Insumos Pré-Analíticos". Os insumos pré-analíticos, incluindo tubos de coleta, seringas, dispositivos de punção, entre outros, têm sua qualidade determinando diretamente a integridade da amostra e a confiabilidade dos resultados dos testes; no entanto, a validação desses insumos é frequentemente negligenciada pelos laboratórios. A pesquisa de Partel sistematiza a estrutura metodológica para a validação de insumos pré-analíticos, fornecendo base para os laboratórios estabelecerem processos padronizados de controle de qualidade de insumos.

A aplicação da inteligência artificial na fase pré-analítica manifesta-se em várias dimensões: avaliação da qualidade da amostra (como identificação e classificação automatizada de hemólise, lipemia e icterícia), verificação de consistência entre informações do paciente e identificação da amostra, e previsão de risco de rejeição de amostras baseada em dados históricos. A maturidade tecnológica dessas aplicações varia, sendo que a detecção de qualidade de amostras baseada em visão computacional já entrou na fase de implantação comercial. O avanço do OCR elevou significativamente a precisão do reconhecimento de formulários manuscritos, reduzindo erros pré-analíticos decorrentes de entrada incorreta de informações.

O conceito de "monitoramento contínuo" defendido por Partel tem importante significado para a gestão da qualidade. A melhoria do fluxo pré-analítico não deve ser uma "aprovação na entrega" única, mas sim estabelecer um mecanismo de monitoramento dinâmico baseado em indicadores-chave de desempenho. Algoritmos de IA podem, nesse processo, identificar sinais precoces de deriva de processo, acionando intervenções antes que desvios se transformem em erros sistêmicos. Esse paradigma de "gestão preditiva da qualidade" representa a evolução do controle de qualidade pré-analítico de resposta passiva para prevenção ativa. O objetivo final da aplicação de IA na fase pré-analítica não é eliminar toda operação manual, mas libertar a tecnologia das mãos dos analistas para que se concentrem em trabalhos de maior valor que exigem julgamento profissional e habilidades de comunicação clínica.