PAPEL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PREDIÇÃO DE EVENTOS CARDÍACOS

Artificial Intelligence (AI) plays a crucial role in predicting cardiac events, offering advanced analytical tools to evaluate medical data. By processing large sets of information, AI identifies subtle patterns, enabling early detection of potential heart risks. This innovative approach not only improves diagnostic accuracy but also contributes to more effective preventive interventions by promoting proactive management of cardiovascular health. Objectives: Explore the crucial role played by artificial intelligence in predicting cardiac events. Methodology: Data collection was conducted through the following databases: Nursing Database (BDENF), Scientific Electronic Library Online (SCIELO), PubMed, Latin American Caribbean Literature in Health Sciences (LILACS). Various types of publications were consulted, including scientific articles, monographs and magazines, with the aim of obtaining relevant information on the topic. Results and Discussions: The effectiveness of Artificial Intelligence in predicting cardiac events, demonstrating remarkable accuracy rates and an ability to identify complex patterns in medical data. This approach offers a promising prospect for improving the prevention and management of cardiac conditions. In the discussion, it is relevant to consider potential challenges, such as clinical interpretation of results and the continued need for large-scale validation. The integration of AI into clinical practice suggests significant advances, but ethical and regulatory issues also deserve attention to ensure the responsible implementation of this technology. Conclusion: In summary, the use of Artificial Intelligence in predicting cardiac events demonstrates promising effectiveness, providing valuable insights for medical practice. While the results are encouraging, it is imperative to continue refining and validating these approaches while carefully considering ethical and regulatory aspects. The potential positive impact of AI on cardiovascular health is evident, pointing to significant developments in the prevention and treatment of heart conditions.A Inteligência Artificial (IA) desempenha um papel crucial na predição de eventos cardíacos, oferecendo avançadas ferramentas analíticas para avaliar dados médicos. Ao processar grandes conjuntos de informações, a IA identifica padrões sutis, permitindo uma detecção precoce de potenciais riscos cardíacos. Esta abordagem inovadora não apenas aprimora a precisão diagnóstica, mas também contribui para intervenções preventivas mais eficazes, promovendo uma gestão proativa da saúde cardiovascular. Objetivos: Explorar o papel crucial desempenhado pela inteligência artificial na predição de eventos cardíacos. Materiais e Métodos: A coleta de dados foi conduzida por meio dos bancos de dados: Base de Dados em Enfermagem (BDENF), Scientific Electronic Library Online (SCIELO), PubMed, Literatura Latino-Americana do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS). Foram consultados diversos tipos de publicações, incluindo artigos científicos, monografias e revistas, com o objetivo de obter informações relevantes sobre o tema. Resultados e Discussões: A eficácia da Inteligência Artificial na predição de eventos cardíacos, evidenciando taxas de acertos notáveis e uma capacidade de identificar padrões complexos nos dados médicos. Essa abordagem oferece uma perspectiva promissora para melhorar a prevenção e o gerenciamento de condições cardíacas. Na discussão, é relevante considerar desafios potenciais, como a interpretação clínica dos resultados e a necessidade contínua de validação em larga escala. A integração da IA na prática clínica sugere avanços significativos, mas questões éticas e regulatórias também merecem atenção para garantir a implementação responsável dessa tecnologia. Conclusão: Em resumo, a utilização da Inteligência Artificial na predição de eventos cardíacos demonstra promissora eficácia, proporcionando insights valiosos para a prática médica. Embora os resultados sejam encorajadores, é imperativo continuar refinando e validando essas abordagens, considerando cuidadosamente os aspectos éticos e regulatórios. O potencial impacto positivo da IA na saúde cardiovascular é evidente, apontando para uma evolução significativa na prevenção e no tratamento de condições cardíacas

APLICABILIDADE DA CIF NA REABILITAÇÃO FÍSICA DE PACIENTES COM LESÃO RAQUIMEDULAR: ESTUDO DE REVISÃO INTEGRATIVA

Spinal cord injury (SCI) is characterized by partial or total dysfunction of the spinal cord, resulting in interruption of motor and sensory nerve tracts. This can lead to alterations. The aim of this article is to review the available information on the application of the ICF as an assessment tool in patients with spinal cord injury, especially in the field of multiprofessional physical rehabilitation. It is a nonsystematic literature review study using the Scientific Electronic Library Online (SciELO) and BIREME databases, including studies published between the years 2014 and 2024 addressing the ICF assessment scale and focusing on Multiprofessional Physical Rehabilitation in Rehabilitation for patients with spinal cord injury. Among the reviewed studies, researchers identified a series of challenges related to bodily functions, daily activities, participation in society, and environmental factors faced by people with spinal cord injury. The use of the ICF revealed several limitations both in the functionality of individuals with SCI and in the application of the instrument itself. Therefore, there is an urgent need for more studies on the applicability of the ICF in this population, as well as for training professionals for its proper use.A lesão medular (LM) é caracterizada pela disfunção parcial ou total da medula espinhal, resultando na interrupção dos tratos nervosos motores e sensoriais. Isso pode levar a alterações. O objetivo deste artigo é revisar as informações disponíveis sobre a aplicação da CIF como instrumento de avaliação em pacientes com lesão medular, especialmente, no campo da reabilitação física multiprofissional. É um estudo de revisão bibliográfica assistemática utilizando as bases de dados Scientific Electronic Library Online (SciELO), e BIREME incluindo para pesquisa estudos publicados entre o ano 2014 á 2024 abordando a escala avaliativa CIF e com foco na Reabilitação Física Muliptofissional na Reabilitação para pacientes com lesão medular. Entre os estudos revisados, os pesquisadores identificaram uma série de desafios relacionados às funções corporais, atividades diárias, participação na sociedade e fatores ambientais enfrentados por pessoas com lesão medular. A utilização da CIF revelou diversas limitações tanto na funcionalidade dos indivíduos com LM quanto na própria aplicação do instrumento. Portanto, há uma necessidade premente de mais estudos sobre a aplicabilidade da CIF nessa população, assim como de capacitar profissionais para sua utilização adequada