From Code to Critical Care Time: Implementing an AI-Driven ICU Length-of-Stay Clinical Decision Support System Under European Governance Constraints
Este estudo de implementação prospectiva demonstra que, embora a implantação de um sistema de predição de tempo de permanência em UTI baseado em IA offline sob restrições de governança europeia incorra em custos de coordenação, atualizações iterativas do modelo reduzem significamente os erros de predição e melhoram as estimativas dos residentes, destacando a necessidade de incorporar fatores humanos e supervisão ética para reduzir a lacuna de translação entre o desempenho retrospectivo e a utilidade à beira do leito.