Panorama geral do uso de programas de inteligência artificial pelo farmacêutico hospitalar

Uma revisão integrativa

Autores

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v18.2026.1544

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Serviço de Farmácia Hospitalar, Prescrição de medicamentos

Resumo

Objetivo: Analisar o panorama geral do uso de programas de inteligência artificial (IA) na análise de prescrições por farmacêuticos hospitalares. Métodos: Revisão integrativa sobre o uso de programas de inteligência artificial na revisão das prescrições. A coleta de dados foi realizada nas bases indexadas MedLine/PubMed, BVS-BIREME, Web of Science, Scopus e na literatura cinzenta. Os estudos foram categorizados e analisados quanto à qualidade metodológica. Resultados: Foram incluídos 9 artigos, agrupados em duas categorias: detecção de erros e otimização do processo (5 estudos) e prevenção de eventos adversos e priorização de casos críticos (4 estudos). A IA contribuiu para reduzir erros de medicação, automatizar tarefas repetitivas e priorizar prescrições de alto risco, elevando a eficiência e segurança. Conclusão: Embora existam algumas evidências de impactos positivos indicando que a IA otimiza a análise de prescrições na farmácia hospitalar, há limitações como dependência da qualidade dos dados, necessidade de atualizações frequentes, integração com prontuários eletrônicos e uso por profissionais capacitados.

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Biografia do Autor

Camili Gomes Pereira, Universidade Federal Fluminense

Farmacêutica formada pelo Centro Universitário Estadual da Zona Oeste - UEZO (2021). Estagiou no Instituto Nacional de Traumatologia e Ortopedia sob a orientação da professora Jamila Alessandra Perini Machado. Projeto intitulado como: RUPTURA DO LIGAMENTO CRUZADO ANTERIOR ASSOCIADA COM POLIMORFISMOS DO COLÁGENO TIPO 1 (2018-2020). Estagiou no Hospital Municipal da Piedade na área de análises clínicas (2021). Trabalhou como Responsável Técnica na drogaria Rio Farma (2022). Trabalhou como Responsável Técnica na distribuidora de medicamentos e produtos hospitalares WF Medical (2022). Residente em farmácia hospitalar no Instituto Nacional de Traumatologia e Ortopedia, pelo programa de residência da Universidade Federal Fluminense - UFF (2023-2025).

Isabel Galdino da Silva Côrrea, Instituto Nacional de Traumatologia e Ortopedia

Mestre em Saúde Coletiva (Epidemiologia) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro - Instituto de Medicina Social: Rio de Janeiro, RJ, BR (2007 - 2009); Professor Substituto (Instituto de Ciências Farmacêuticas) - Centro Multidisciplinar de Macaé - UFRJ: Macaé, Rio de Janeiro, BR (2021 - 2023); Farmacêutica Clínica - Instituto Nacional de Traumatologia e Ortopedia: Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, BR (2010 - Presente).

Zilda de Santana Gonsalves, Instituto Nacional de Traumatologia e Ortopedia

Sou doutora em Ciências Aplicadas em Produtos para a Saúde (UFF - 2021), mestre em Gestão da Saúde (ENSP/Fiocruz - 2012) e graduada em Farmácia pela UFRJ (1998).

Atualmente sou Farmacêutica, lotada na Divisão de Ensino e Pesquisa de um Instituto do Ministério da Saúde no Rio de janeiro. Docente (substituta) na UFF na área de Assistência Farmacêutica Hospitalar e de Práticas de Cuidado farmacêutico.

Além disso, sou Coordenadora (substituta) da COREMU do INTO e tutora do Programa de Residência em Farmácia Hospitalar no INTO/MS convênio com a UFF/MS. Tenho experiência na área de Gestão da Assistência Farmacêutica Hospitalar.

Sou motivada a constantemente desenvolver minhas habilidades e aprimorar meus saberes para ajudar meus alunos, orientandos e clientes a alcançarem seus objetivos para as práticas da Assistência e Cuidado Farmacêutico.

Referências

Gomes AD, Galato D, Silva EV. Erros de prescrição de medicamentos potencialmente perigosos em um hospital terciário. Rev Bras Farm Hosp Serv Saude. 2017;8(3):42-7.

Leitão CL et al. Artificial intelligence in the clinical pharmacy service in a public hospital in Belo Horizonte/MG. Rev Bras Farm Hosp Serv Saude. 2023;14(3):0991.

Schiff GD et al. Screening for medication errors using an outlier detection system. J Am Med Inform Assoc. 2017;24(2):281-7.

Damasceno EMA et al. O papel do profissional farmacêutico no âmbito hospitalar. Rev Multitexto. 2019;7(1):47-52.

Amazonas LEL. A intervenção farmacêutica nos erros de prescrição em unidades de saúde: uma revisão integrativa [Trabalho de Conclusão de Curso]. Manaus: Universidade Federal do Amazonas; 2021.

Rocha MB, Silveira BP, Pilger D. Aprendizado de máquina nos serviços farmacêuticos: uma revisão integrativa. Clin Biomed Res. 2023;43(1):75-82.

Silva WAM. Tecnologias emergentes na assistência farmacêutica: explorando o uso da inteligência artificial na prevenção de erros de medicação [Trabalho de Conclusão de Curso]. Recife: Universidade Federal de Pernambuco; 2023.

Alshakrah MA, Steinke DT, Lewis PJ. Patient prioritization for pharmaceutical care in hospital: a systematic review of assessment tools. Res Social Adm Pharm. 2019;15(6):767-79.

Nunes HC, Guimarães RMC, Dadalto L. Desafios bioéticos do uso da inteligência artificial em hospitais. Rev Bioét. 2022;30(1):82-93.

Botelho LLR, Cunha CCA, Macedo M. O método da revisão integrativa nos estudos organizacionais. Gestão Soc. 2011;5(11):121-36.

Mascarenhas VH et al. Evidências científicas sobre métodos não farmacológicos para alívio da dor do parto. Acta Paul Enferm. 2019;32(3):350-7.

Ouzzani M et al. Rayyan: a web and mobile app for systematic reviews. Syst Rev. 2016;5(1):210.

Page MJ et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021;372:n71.

Howick J et al. The Oxford 2011 levels of evidence. Oxford Centre for Evidence-Based Medicine. 2011 [citado 2024 out 25]. Disponível em: https://www.cebm.ox.ac.uk/resources/levels-of-evidence/ocebm-levels-of-evidence.

Smoke S. Inteligência artificial em farmácia: um guia para clínicos. Am J Health Syst Pharm. 2024;81(14):641-6.

Huang K et al. CASTER: predicting drug interactions with chemical substructure representation. AAAI Conf Artif Intell. 2020;34(1):702-9.

Flynn A. Using artificial intelligence in health-system pharmacy practice: finding new patterns that matter. Am J Health Syst Pharm. 2019;76(9):622-7.

Obermeyer Z et al. Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science. 2019;366(6464):447-53.

Zhou N et al. Concordance study between IBM Watson for Oncology and clinical practice for patients with cancer in China. Oncologist. 2019;24(6):812-9.

Vaid A et al. Implications of the use of artificial intelligence predictive models in health care settings: a simulation study. Ann Intern Med. 2023;176(10):1358-69.

Lee P, Bubeck S, Petro J. Benefits, limits, and risks of GPT-4 as an artificial intelligence chatbot for medicine. N Engl J Med. 2023;388(13):1233-9.

De Freitas GRM et al. Principais dificuldades enfrentadas por farmacêuticos para exercerem suas atribuições clínicas no Brasil. Rev Bras Farm Hosp Serv Saude. 2016;7(3):35-41.

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Publicado

21-01-2026

Como Citar

Gomes Pereira, C., Galdino da Silva Côrrea, I., & de Santana Gonsalves, Z. (2026). Panorama geral do uso de programas de inteligência artificial pelo farmacêutico hospitalar: Uma revisão integrativa. Journal of Health Informatics, 18(1), 1544. https://doi.org/10.59681/2175-4411.v18.2026.1544

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