Autores:
Abílio Rigueira Domingos – CRMV MG 7365
Gustavo de Castro Bregunci – CRMV MG 7160
Subtítulo:
Ferramentas de Inteligência Artificial estão sendo aplicadas na triagem de emergências veterinárias para priorizar casos graves, reduzir o tempo de espera e apoiar decisões clínicas em tempo real.
Quando segundos fazem diferença
Em hospitais e clínicas veterinárias de alta demanda, o primeiro atendimento é decisivo.
Saber rapidamente se um paciente precisa de atenção imediata pode ser a diferença entre estabilizar um quadro grave ou perder um animal.
Tradicionalmente, essa triagem depende da observação e experiência do profissional na recepção ou enfermagem.
Mas a subjetividade e a alta rotatividade das equipes podem gerar variações de julgamento.
É nesse ponto que a Inteligência Artificial (IA) vem se tornando uma aliada poderosa, oferecendo análises rápidas, padronizadas e baseadas em dados clínicos objetivos [1].
Como a IA ajuda na triagem
Os sistemas de IA voltados à triagem funcionam a partir da coleta de sinais vitais e dados clínicos básicos, como temperatura, frequência cardíaca e respiratória, saturação de oxigênio, tempo de perfusão capilar e nível de consciência.
Essas informações são processadas por algoritmos de aprendizado de máquina, que comparam os dados do paciente com milhares de registros anteriores.
Com isso, o sistema é capaz de:
- Classificar automaticamente o nível de urgência (em categorias como leve, moderado, grave e crítico);
- Sugerir protocolos de atendimento prioritário, de acordo com o risco clínico;
- Emitir alertas em tempo real para a equipe de plantão;
- Apoiar decisões rápidas, especialmente em ambientes com múltiplos atendimentos simultâneos.
Os modelos mais avançados utilizam redes neurais artificiais, capazes de reconhecer padrões complexos e prever a probabilidade de evolução desfavorável em minutos.
Resultados e experiências práticas
Pesquisas recentes demonstram resultados promissores.
Um estudo publicado na Frontiers in Veterinary Science em 2024 analisou o desempenho de um modelo de IA para prever mortalidade em cães atendidos em emergências, com base em variáveis rotineiras.
O sistema alcançou acurácia superior a 90% na identificação de pacientes críticos, mostrando-se comparável à avaliação feita por especialistas [2].
Outro trabalho, conduzido por pesquisadores australianos, mostrou que algoritmos de classificação automatizada reduziram o tempo médio de espera em 27% e diminuíram em 34% os casos subtriados — ou seja, pacientes graves classificados erroneamente como leves [3].
Na prática, a IA tem se mostrado especialmente útil para hospitais universitários, clínicas 24h e serviços públicos, onde o fluxo de atendimento é intenso e a priorização precisa ser objetiva e rápida.
Benefícios diretos para a rotina clínica
O uso da IA na triagem traz impactos imediatos:
- Agilidade: o tempo gasto entre a chegada e o primeiro atendimento reduz consideravelmente;
- Padronização: decisões menos dependentes de variações individuais;
- Segurança: menor risco de erros na classificação de risco;
- Eficiência operacional: melhor alocação da equipe e dos recursos;
- Suporte à decisão: o veterinário ganha uma ferramenta de análise complementar, que reforça — e não substitui — sua avaliação.
Em um ambiente de emergência, onde cada minuto importa, o ganho de previsibilidade e precisão é um avanço real na medicina veterinária.
Limites e cuidados éticos
Apesar das vantagens, é essencial lembrar que a IA não faz diagnóstico e nem assume responsabilidades clínicas.
O algoritmo apenas auxilia o raciocínio médico, oferecendo subsídios baseados em padrões estatísticos.
O julgamento final e as condutas terapêuticas continuam sendo atribuições exclusivas do médico-veterinário.
Também é importante que esses sistemas passem por validação científica antes de uso clínico, considerando variações de espécie, porte, raça e condições regionais.
Além disso, os dados coletados devem respeitar as diretrizes da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), garantindo segurança e anonimização das informações.
O futuro da triagem veterinária inteligente
A tendência é que os softwares de gestão hospitalar incorporem módulos de triagem automatizada nos próximos anos.
A integração entre IA e prontuários eletrônicos permitirá que clínicas identifiquem picos de demanda, monitorem indicadores e até prevejam emergências sazonais, como surtos respiratórios ou casos de intoxicação alimentar.
Com o avanço da tecnologia, a triagem inteligente deve se tornar parte do fluxo padrão das emergências veterinárias, transformando dados em decisões rápidas e assertivas.
Conclusão
A Inteligência Artificial está mudando a forma como clínicas e hospitais veterinários lidam com o primeiro contato de um paciente em risco.
Mais do que velocidade, ela oferece precisão, consistência e apoio clínico em momentos críticos.
Com ética, validação e supervisão profissional, a IA tem potencial para redefinir o conceito de atendimento emergencial — tornando-o mais humano, eficiente e orientado por evidências.
Referências
- GOMEZ-CABELLO, C. A. et al. Artificial-Intelligence-Based Clinical Decision Support Systems in Primary Care: A Scoping Review of Current Clinical Implementations. European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education, v. 14, n. 3, p. 685–698, 2024.
- PEREIRA, D. M. et al. Machine Learning Models for Predicting Mortality in Canine Emergency Patients. Frontiers in Veterinary Science, v. 11, p. 1395934, 2024.
- KHATKAR, M. S.; HERNANDEZ, J. A.; TAYLOR, M. Automated Triage and Risk Prediction Systems in Veterinary Emergency Medicine. Veterinary Sciences, v. 12, n. 1, p. 48–59, 2025.
- FELDMAN, M. J. et al. Dedicated AI Expert System vs Generative AI With Large Language Model for Clinical Diagnoses. JAMA Network Open, v. 8, n. 5, e2512994, 2025.
