A implementação da inteligência artificial no manejo da diabetes mellitus gestacional - Costa, Letícia Fernanda Pacheco da; Santos, Arthur Vinícius Feitosa; Barros, Giovanna dos Reis Martins; Santos, Laís Kethleen Martins; Almeida, Pedro Alexandre Leite de; Farias, Any Eduarda Nanes de Oliveira; Lima, Lívia Cardoso; Carvalho, Felipe Mendes de Andrade de (Revista JRG de Estudos Acadêmicos, 2026)
A Diabetes Mellitus Gestacional (DMG) é caracterizada por hiperglicemia decorrente de resistência à insulina ou de déficit de secreção durante a gestação, influenciada por hormônios placentários e adipocinas. Com prevalência de até 25% no mundo e cerca de 18% no Brasil, está associada a complicações materno-fetais. Em países em desenvolvimento, a assistência pré-natal inadequada reforça a importância do diagnóstico precoce. O rastreio tradicional apresenta limitações, e a Inteligência Artificial (IA) surge como ferramenta promissora para triagem e manejo da DMG. Com isso, o objetivo desse artigo foi analisar o impacto da IA no diagnóstico precoce, manejo e tratamento da DMG. Para isso, foi realizada uma revisão integrativa qualitativa e descritiva, em seis etapas, com pergunta norteadora elaborada pela estratégia PICO. A busca foi realizada nas bases PubMed e BVS, com os descritores “Artificial Intelligence” e “Diabetes Gestacional”, incluindo estudos originais publicados entre 2020 e 2025, em inglês, português e espanhol, de acesso gratuito e alinhados à realidade brasileira. Dessa forma, foram identificados 84 artigos, dos quais 27 compuseram a amostra final. Observou-se aumento nas publicações, especialmente em 2022 e 2023, com predominância de estudos internacionais, principalmente da China. As abordagens mais frequentes utilizaram algoritmos de aprendizado de máquina (XGBoost, redes neurais, AutoML) para predição da DMG, identificação de fatores de risco e previsão de desfechos neonatais. Alguns estudos também propuseram aplicativos móveis para rastreio e gestão. Portanto, a IA apresenta potencial para aprimorar a predição e o manejo precoce da DMG, oferecendo diagnósticos mais precisos e personalizados. Contudo, apesar dos resultados promissores, são necessárias validações externas, padronização metodológica e políticas que assegurem integração ética e equitativa dessas ferramentas na atenção pré-natal.