MACHINE LEARNING APLICADO À PERSONALIZAÇÃO DO TREINAMENTO MUSCULAR RESPIRATÓRIO EM PACIENTES ONCOLÓGICOS SUBMETIDOS À VENTILAÇÃO MECÂNICA NA UNIDADE DE TERAPIA INTENSIVA

Resumo

Introdução: Pacientes oncológicos submetidos à ventilação mecânica na unidade de terapia intensiva apresentam elevada vulnerabilidade clínica, frequentemente associada à fraqueza muscular respiratória e dificuldades no desmame ventilatório. Nesse contexto, o treinamento muscular respiratório e o uso do machine learning vêm ganhando destaque na fisioterapia intensiva contemporânea. Objetivo: Analisar as evidências científicas relacionadas à aplicação do machine learning na personalização do treinamento muscular respiratório em pacientes oncológicos submetidos à ventilação mecânica na unidade de terapia intensiva. Metodologia: Trata-se de uma revisão integrativa da literatura, conduzida conforme o protocolo PRISMA 2020. As buscas foram realizadas nas bases PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, ScienceDirect e Biblioteca Virtual em Saúde, utilizando descritores relacionados a machine learning, treinamento muscular respiratório, oncologia, ventilação mecânica e terapia intensiva. Foram incluídos estudos publicados entre 2020 e 2026. Ao final, 10 estudos compuseram a revisão. Resultados: Os estudos demonstraram crescente utilização de algoritmos de machine learning na predição de mortalidade, insuficiência respiratória e falha no desmame ventilatório em pacientes críticos. Além disso, o treinamento muscular respiratório apresentou benefícios na melhora da força muscular inspiratória, recuperação funcional respiratória e favorecimento do desmame ventilatório. Entretanto, observou se escassez de estudos integrando inteligência artificial, fisioterapia respiratória e pacientes oncológicos críticos. Discussão: Os achados sugerem que a aplicação do machine learning na fisioterapia intensiva pode contribuir para maior individualização terapêutica, estratificação prognóstica e otimização dos desfechos clínicos em pacientes críticos. Contudo, a literatura ainda apresenta limitada exploração dessa integração no contexto da oncologia intensiva. Conclusão: O machine learning aplicado à personalização do treinamento muscular respiratório representa uma área promissora para a fisioterapia intensiva baseada em dados, podendo contribuir futuramente para abordagens terapêuticas mais individualizadas em pacientes oncológicos críticos