Via Verde AVC: Proposta de melhoria com recurso a Inteligência Artificial

Abstract

Este estudo, do tipo projeto empresa, teve como objetivo analisar e redesenhar o processo da Via Verde do Acidente Vascular Cerebral (AVC) hemorrágico, introduzindo melhorias através da aplicação de Inteligência Artificial (IA). O AVC é uma das principais causas de morte e incapacidade a nível mundial, sendo crucial o tratamento imediato para diminuir as suas graves consequências. O presente trabalho baseia-se numa análise aprofundada do processo atual da Via Verde, com o propósito de identificar etapas críticas onde a IA pode ser implementada para otimizar os tempos de resposta e melhorar a precisão diagnóstica. A revisão da literatura demonstrou que a IA tem um enorme potencial para modificar a gestão de emergências médicas, particularmente no contexto do AVC hemorrágico, onde o tempo é um fator imperativo para o sucesso do tratamento. Propõe-se, assim, um novo modelo de intervenção que visa integrar a IA em diversas fases do atendimento, desde o reconhecimento dos sintomas até à intervenção hospitalar, com o intuito de aumentar a eficiência e a eficácia do processo. Apesar dos benefícios idealizados, o estudo salienta que a aplicação prática desta tecnologia ainda não foi testada, sendo necessário um futuro desenvolvimento empírico para validar as hipóteses apresentadas.

This company project study aimed to analyze and redesign the Via Verde process for hemorrhagic stroke, introducing improvements through the application of Artificial Intelligence (AI). Stroke is one of the leading causes of death and disability worldwide, and immediate treatment is crucial to reducing its serious consequences. This work is based on an in-depth analysis of Via Verde's current process, with the aim of identifying critical steps where AI can be implemented to optimize response times and improve diagnostic accuracy. The literature review showed that AI has enormous potential to change the management of medical emergencies, particularly in the context of hemorrhagic stroke, where time is an imperative factor for successful treatment. A new intervention model is therefore proposed which aims to integrate AI into various phases of care, from symptom recognition to hospital intervention, with the aim of increasing the efficiency and effectiveness of the process. Despite the benefits envisioned, the study points out that the practical application of this technology has not yet been tested, and future empirical development is needed to validate the hypotheses put forward.