REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ra10202505291940
Beatriz da Silveira Sousa1
Felipe Marinho Pereira2
Orientadora: Profa. Me. Elisângela de Andrade Aoyama3
Resumo:
A Saúde 4.0 é um termo que surgiu no contexto da Indústria 4.0 para referir-se aos recentes avanços tecnológicos aplicados à saúde, englobando soluções de interconexão, sistemas de automação, gerenciamento e processamento de dados. Esses recursos são empregados para proporcionar cuidados de saúde personalizados a profissionais, pacientes e demais stakeholders. Este artigo objetivou analisar as repercussões das tecnologias em saúde na assistência de enfermagem no contexto da Saúde 4.0. Foram investigados três aspectos principais: o impacto do uso de prontuários eletrônicos e ferramentas de Big Data na eficiência e personalização do cuidado de enfermagem; a contribuição das tecnologias de realidade aumentada e virtual na capacitação e formação dos profissionais; e a identificação das principais tecnologias aplicadas à prática assistencial diária. A pesquisa buscou evidenciar como a inserção dessas tecnologias emergentes melhora a qualidade do cuidado ao paciente, reduz o tempo de execução de processos gerenciais e assistenciais e fortalece o papel da enfermagem na equipe multidisciplinar. Os resultados indicam que essas inovações tecnológicas têm potencial para transformar a prática assistencial, otimizando o fluxo de trabalho e proporcionando um cuidado mais preciso e holístico. Por todos esses aspectos a integração dessas tecnologias à rotina da enfermagem promove avanços significativos na qualidade assistencial, apesar de ainda existirem desafios relacionados à infraestrutura, capacitação e aceitação dos profissionais frente às inovações tecnológicas.
Palavras-chave: enfermagem; processo de enfermagem; qualidade assistencial; tecnologia biomédica.
Abstract:
Health 4.0 is a term that emerged within the context of Industry 4.0 to refer to recent technological advancements applied to healthcare, encompassing interconnection solutions, automation systems, and data management and processing. These resources are employed to provide personalized healthcare for professionals, patients, and other stakeholders. This article aimed to analyze the impact of health technologies on nursing care within the Health 4.0 framework. Three main aspects were investigated: the impact of using electronic health records and Big Data tools on the efficiency and personalization of nursing care; the contribution of augmented and virtual reality technologies to professional training and education; and the identification of key technologies applied to daily nursing practice. The study sought to highlight how the integration of these emerging technologies improves the quality of patient care, reduces the time required for managerial and care-related processes, and strengthens the role of nursing within the multidisciplinary team. The results indicate that these technological innovations have the potential to transform nursing practice by optimizing workflow and enabling more accurate and holistic care. Despite ongoing challenges related to infrastructure, training, and professional acceptance of technological innovations, the integration of these technologies into nursing routines brings significant advancements in the quality of care.
Keywords: nursing; nursing process; quality of healthcare; biomedical technology.
1 INTRODUÇÃO
No campo da saúde, Liaropoulos propõe uma hierarquização das tecnologias em quatro categorias: tecnologia biomédica, tecnologia médica, tecnologia de atenção à saúde e tecnologia em saúde, esta última resultante da integração das anteriores. A tecnologia biomédica inclui medicamentos e equipamentos que mantêm contato direto com o paciente. A tecnologia médica refere-se a procedimentos, consultas e à capacitação profissional. Já as tecnologias de atenção à saúde abrangem aspectos organizacionais e administrativos, como sistemas de informação e protocolos clínicos. Por fim, ao incorporar fatores externos à assistência direta, como saneamento básico e direitos trabalhistas, consolida-se o conceito mais amplo de tecnologia em saúde (Silva, 2022).
Além dessa classificação, as tecnologias empregadas na assistência hospitalar visam solucionar demandas tanto do sistema de saúde quanto dos usuários. Essas tecnologias podem ser divididas em duras, leve-duras e leves. As tecnologias duras, equivalentes às biomédicas, são materiais palpáveis utilizados no cuidado direto ao paciente. As leve-duras correspondem aos sistemas de informação, como o e-SUS e o TrakCare, caracterizando-se como tecnologias de apoio organizacional. Já as tecnologias leves envolvem aspectos relacionais, como acolhimento, escuta ativa, empatia e vínculo, elementos essenciais para uma assistência humanizada (Sá et al., 2021). As tecnologias de atenção à saúde, especialmente os sistemas de informação, são fundamentais para o funcionamento eficiente das unidades de saúde. A ausência de recursos básicos, como computadores operacionais e acesso estável à internet, compromete a comunicação entre os profissionais e prejudica a continuidade e a qualidade da assistência (Bender et al., 2024).
Durante muito tempo, o uso de prontuários físicos em papel representou um obstáculo à eficiência da assistência. O preenchimento manual demandava tempo excessivo, impactando negativamente na qualidade do cuidado prestado. Diante dessa limitação, a adoção dos prontuários eletrônicos no Brasil, a partir da década de 1990, marcou um avanço na organização da informação e na gestão da assistência, contribuindo para a segurança e continuidade do cuidado (Igarashi et al., 2022; Oliveira, 2021). O prontuário eletrônico é atualmente uma das principais tecnologias aplicadas na saúde. Ele permite o acesso integrado e seguro às informações do paciente por toda a equipe multidisciplinar, sendo essencial para o desenvolvimento do processo de enfermagem (PE) e da Sistematização da Assistência de Enfermagem (SAE). A proteção desses dados é garantida por mecanismos de autenticação, como login e senha, o que reforça a confiabilidade do sistema (Igarashi et al., 2022).
Segundo Chiavone et al. (2021), a SAE representa o alicerce da prática de enfermagem ao orientar cientificamente a atuação do enfermeiro por meio do PE, o qual consiste em uma metodologia sistemática voltada à prestação de cuidados de qualidade. Conforme Tannure e Pinheiro (2011), o PE é um instrumento dinâmico que favorece a tomada de decisão baseada em evidências e contribui para a aplicação prática das teorias de enfermagem. Em 2024, o Conselho Federal de Enfermagem (Cofen), por meio da Resolução nº 736/24, atualizou as etapas do processo de enfermagem, que agora contempla: avaliação, diagnóstico, planejamento, implementação e evolução de enfermagem. A execução eficaz dessas etapas reforça a estrutura da SAE, promovendo uma assistência mais qualificada e segura.
Dessa forma, este estudo tem como objetivo analisar como a tecnologia pode interferir e contribuir para uma melhor assistência e cuidado à saúde do paciente nas unidades de saúde. O estudo se mostra relevante ao evidenciar como a implementação de ferramentas tecnológicas na prática da enfermagem impacta diretamente na qualidade do cuidado prestado. Tecnologias como a Realidade Aumentada, Realidade Virtual e a Inteligência Artificial abrem novas possibilidades de inovação na assistência e na formação profissional, trazendo benefícios tanto aos pacientes quanto aos profissionais de saúde (Ullah et al., 2023). Nesse sentido, torna-se essencial o investimento contínuo em soluções tecnológicas que otimizem os processos assistenciais e fortaleçam o papel da enfermagem no contexto da Saúde 4.0.
2 METODOLOGIA
Para este estudo foi utilizada a pesquisa integrativa com uma abordagem quantitativa, por meio de uma revisão bibliográfica, focado em analisar como o uso da tecnologia interfere na formação de novos profissionais de saúde, identificar as principais tecnologias que interferem na assistência de Enfermagem e avaliar os benefícios e desafios da implementação de tecnologias no cuidado de enfermagem.
A revisão integrativa é um método que reúne e analisa, de forma sistemática e organizada, diversos estudos sobre um tema específico. Ela permite sintetizar o conhecimento existente, identificar lacunas na literatura e apoiar a tomada de decisões na prática clínica. Por ser uma abordagem ampla, inclui tanto estudos experimentais quanto não experimentais, oferecendo uma visão completa do fenômeno investigado (Souza et al., 2010). A pesquisa com abordagem qualitativa busca compreender fenômenos sociais a partir da perspectiva dos participantes, explorando significados, experiências e contextos. Diferentemente da pesquisa quantitativa, que foca em dados numéricos, a qualitativa enfatiza a profundidade e riqueza das informações obtidas, permitindo uma análise detalhada dos aspectos subjetivos e das interações sociais envolvidas (Gil, 2021).
A presente pesquisa teve por objetivo responder o seguinte problema: como as tecnologias podem contribuir para um atendimento de qualidade aos usuários do sistema de saúde e como podem auxiliar na assistência de enfermagem? Foi realizada uma busca de artigos referente aos últimos 5 anos, sendo pesquisados em base de dados na Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS), Scientific Eletronic Library Online (SciELO), Biblioteca Virtual em Saúde (BVS) e National Library of Medicine (PubMed) e Google Acadêmico.
Os seguintes cruzamentos foram realizados utilizando as seguintes palavras-chaves: enfermagem; assistência de enfermagem; qualidade assistencial; tecnologia biomédica. Como critérios de inclusão foram incluídos os artigos publicados entre os anos de 2019 a 2025, artigos com texto completo, descritos em língua portuguesa e inglesa. Como critérios de exclusão, foram excluídos artigos que não estavam de acordo com os objetivos propostos neste estudo ou anteriores ao ano de 2019, e em língua estrangeira, com exceção do inglês, e aqueles publicados em sites, fóruns e blogs.
A pesquisa começou em meados de agosto de 2024, e após extensa busca nos principais bancos de dados, e após o cruzamento de informações, foram selecionados os trabalhos, e iniciouse a leitura dos textos para começar a construção da pesquisa e a coleta de dados. Foram utilizados 18 trabalhos que abordassem os temas selecionados, como assim é mostrado na Figura 1.
Figura 1 – Processo de realização da revisão bibliográfica
Fonte: elaboração própria (2025).
3 REVISÃO DE LITERATURA
São vastas as aplicabilidades das tecnologias em saúde, pode-se citar a disponibilidade de informações sobre saúde, tratamento, complicações; telemedicina, plataforma de farmácias on-line, Big Data, plataformas de blockchain, dispositivos inteligentes em saúde e educação médica. A inteligência artificial (IA) pode ajudar a melhorar significativamente o desempenho e capacidade das plataformas de diagnóstico e contribuir para os processos de tratamento e eficiência terapêutica. Além disso, a IA será indispensável em áreas que exigem automação e a facilitação de realização de experimentos biomédicos e ensaios clínicos (Senbevok et al., 2020).
A indústria 4.0 pode ser um considerável aliado da saúde, auxiliando na manutenção do cuidado. Ela impacta diretamente no desenvolvimento de novas tecnologias no que tange novos tratamentos, monitoramento de pacientes e na gestão das unidades de saúde. Com novas tecnologias, é possível trabalhar em com a prevenção de doenças e com o cuidado ao paciente. A automatização do processo de trabalho e essas novidades advindas da transformação do mercado, irão englobar tecnologias que ajudam na eficiência tanto de organizações de saúde quanto ao cuidado direto ao paciente (Balbino et al., 2024).
3.1 Identificação das principais tecnologias utilizadas na assistência de enfermagem e seu impacto na prática diária dos profissionais
De acordo com Chiavone et al. (2021), para a efetivação do Processo de Enfermagem (PE), diversos entraves têm sido identificados em estudos, destacando-se entre os principais obstáculos o processo formativo dos enfermeiros, que muitas vezes não prepara adequadamente para a prática clínica; a falta de experiência prática, que compromete a execução eficiente das etapas do PE; a sobrecarga de trabalho, que dificulta o planejamento e a aplicação do processo; a carência de insumos adequados para o registro sistemático do PE; e a ineficácia dos processos gerenciais, que muitas vezes não dão o suporte necessário à implementação do cuidado de enfermagem estruturado.
Nesse contexto, evidencia-se a importância de desenvolver e implementar estratégias que possam apoiar o PE em diferentes âmbitos, desde a formação educacional até a prática assistencial. Uma das soluções mais promissoras é a incorporação de recursos tecnológicos. O uso dessas ferramentas oferece diversas vantagens para a enfermagem, como a otimização do cuidado de maneira resolutiva e responsável, facilitada pelo uso de linguagens padronizadas, além de proporcionar acesso dinâmico às informações pela equipe de enfermagem, promovendo uma melhor coordenação e qualidade na assistência prestada (Chiavone et al., 2021)
No contexto da prática de enfermagem e o planejamento da assistência, o uso de machine learning (ML) aliado a escalas já consolidadas no meio da assistência de enfermagem, como a Rush Medicus Scale se mostrou eficiente de acordo com estudo de Aslan e Toros (2025), alguns modelos de linguagem foram utilizados, sendo o de Random Forest o mais recomendado, mostrando robustez e confiabilidade dos dados. tanto no dimensionamento da equipe de enfermagem, quanto no planejamento da assistência. O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado de máquina amplamente utilizado, e consiste em tomada de decisão com o uso de árvores de decisão para alcançar um único resultado (Bulagang et al., 2020).
Ainda segundo Aslan e Toros (2025), o uso das anotações de enfermagem em conjunto com o emprego de ML, pode ser exemplificado por relatórios na qual trazem informações do número de respirações para prever insuficiência respiratória aguda ou estimativas de sobrevida em casos de câncer de mama, oferecendo acurácia de até 82,7%. No estudo em questão, a previsão de qual modelo de classificação de prestações de cuidados deveria ser utilizado obteve precisão de 97%. Ademais, o contexto de cada unidade, o cuidado holístico e individualizado deve ser levado em consideração para o melhor emprego das técnicas utilizadas (Aslan; Toros, 2025).
3.1.1 Tecnologias de Base
Um grande número de dispositivos e sensores médicos atuais podem ser conectados através de redes, oferecendo uma gama de informações pertinentes sobre condições dos pacientes. Esses dados podem ser utilizados de diversas formas, como monitoramento remoto de pacientes, prevenção de doenças e recuperação, a partir da melhor percepção de sintomas, melhorando o processo diagnóstico e tratamento. Devido à complexidade e infinidade de dados em tempo real por esses dispositivos, a análise usando algoritmos de ML mostra suma importância para o emprego das tecnologias de H-IoT (Bharadwaj et al., 2021).
Um sistema de IoT de saúde pode ser definido como uma rede de todos os recursos de saúde disponíveis conectados entre si para transferência rápida de dados entre eles pela Internet (Yin et al. 2016). De acordo com Bharadwaj et al. (2021), a Internet das Coisas, ou Internet of Things (IoT) desempenha atualmente um importante protagonismo na automação do setor de saúde, ademais o uso prático da tecnologia em saúde deve ser pautado em precisão e confiabilidade quanto a segurança. O ramo da IoT dedicado à saúde é comumente chamado também de Internet das Coisas de Saúde, ou Healthcare Internet of Things (H-IoT). O elemento central desse ramo é a coleta e o processamento de dados. Outrossim, a grande quantidade de dados envolvidos na saúde e a importância da precisão de previsões, a integração de algoritmos de aprendizado de máquina, comumente conhecido como machine learning (ML) na H-IoT é imperativo (Bharadwaj et al., 2021).
Até o momento, a radiologia tem se destacado como uma das principais áreas onde a IA pode ser empregada, aumentando a eficiência do setor por meio de ML para leitura e análise rápida de exames de imagem como ressonância magnética (RM), tomografia computadorizada (TC) e ultrassonografia (USG), possibilitando assim um diagnóstico preciso e planejamento de tratamento. Na atenção primária, a IA também pode ser extremamente útil, para melhorar diagnósticos, gestão de práticas, tomada de decisões clínicas, educação de profissionais de atenção primária e detecção preditiva, onde a análise de registros de pacientes pode prever condições não diagnosticadas. Foi constatado que a IA pode ser utilizada para modelagem preditiva na previsão de eventos como readmissão não planejada, duração aumentada da internação hospitalar e custo benefício do tratamento, além da taxa de mortalidade (Senbevok et al., 2020).
Aliado a estes conceitos, um estudo de Wang et al. (2022), traz o conceito de um metaverso de tecnologia médica e IA que poderia ser chamado de “MeTAI”, sendo discutido questões do ecossistema proposto tanto para o consumidor final/paciente, quanto para organizações de saúde. Esse ecossistema seria permitido a interação com avatares, agentes e algoritmos de IA, além de dispositivos e instalações médicas. Dados de saúde seriam onipresentes e seguros, possibilitando o compartilhamento de dados tomográficos e a criação de chamados gêmeos digitais. Como prova do valor da tecnologia de gêmeos digitais, uma equipe da FDA, simulou um estudo para avaliar a efetividade da tomossíntese digital de mama, com resultado expressivo e consistente com os resultados utilizando pacientes in silico versus paciente humano. o estudo conseguiu demonstrar que ferramentas de simulação podem ser fonte confiável de evidência para avaliação regulatória de dispositivos de imagem, abrindo assim a discussão para difusão da tecnologia e diminuindo custos de ensaios clínicos (Wang et al., 2022).
A tecnologia chamada blockchain consiste em uma plataforma peer-to-peer que fornece armazenamento com segurança, descentralização, transparência e anonimato, sendo uma tecnologia atraente para o armazenamento confiável de informações de saúde, permitindo ocultar a identidade do paciente com a ajuda de códigos complexos e seguros, protegendo assim os dados médicos. A característica de descentralização do blockchain, permite que pacientes, profissionais de saúde e provedores compartilhem as mesmas informações de forma rápida e segura (Senbevok et al., 2020).
3.1.2 Tecnologias para o consumidor/paciente
Em estudo de revisão conduzido por Hosseini et al. (2023), os smartwatches se tornaram cada vez mais populares nos últimos tempos por causa de sua capacidade de rastrear diferentes indicadores de saúde, incluindo frequência cardíaca, análise de sono e atividade física. Os consumidores agora podem acessar um relatório de dados de saúde personalizado por meio desses dispositivos, o que pode ser útil na prevenção e tratamento de doenças. Esses dispositivos se mostram promissores na detecção de doenças. No entanto, deve-se ponderar que há uma discussão em andamento acerca da confiabilidade dos diagnósticos de smartwatch dentro dos sistemas de saúde. Apesar das vantagens potenciais oferecidas pela utilização de smartwatches para detecção de doenças, é imperativo abordar sua interpretação de dados com cautela. A ascensão dos smartwatches capacitou inúmeros pacientes a se envolverem ativamente no autocuidado e defender a saúde dos outros (Hosseini et al., 2023).
A precisão e a confiabilidade dos algoritmos usados em dispositivos vestíveis são cruciais, tendo em vista que esses dispositivos são baseados em interpretações algorítmicas de resultados clínicos, e seu poder preditivo depende, em última análise, da precisão de seus algoritmos. Ademais problemas divergências entre diferentes marcas de smartwatches produzindo resultados variados ao diagnosticar sintomas clínicos, outro problema desses dispositivos diz respeito à concentração de dados biomédicos compilados e não a uma visão holística do paciente (Hosseini et al., 2023) Ainda assim, pode-se destacar funções dos smartwatches: monitoramento do nível de estresse, distúrbios do movimento, rastreamento de sono e detecção de apneia, pressão arterial estimada, doenças cardíacas como fibrilação atrial, e achados clínicos relacionados à COVID-19. A partir desse monitoramento, o profissional de saúde pode utilizar esses dados como uma indicação inicial de possíveis problemas (Hosseini et al., 2023). Além de outras tecnologias já consolidadas, os AirPods, são um dos fones mais vendidos do mundo e populares do mundo e são fabricados pela Apple. O aplicativo Saúde nos dispositivos móveis da Apple, mostram dados e tendências de saúde. A partir disso, a Apple em colaboração com a Escola de Saúde Pública da Universidade de Michigan realizou estudo com mais de 160 mil participantes adultos nos Estados Unidos, que mostraram a eficácia validada do recurso de teste de audição do AirPods Pro 2 e o uso do fone como um aparelho de audição de uso clínico (Newsroom Apple, 2025).
O recurso foi liberado no final de março de 2025 pela Anvisa – Agência Nacional de Vigilância Sanitária, para uso no Brasil. O recurso visa conscientizar sobre a saúde auditiva e promover um teste de boa acurácia no conforto de casa, o resultado, assim como o audiograma ficam salvos de forma privada no aplicativo “Saúde” dos dispositivos Apple, e permitem sua exportação para a interpretação de um profissional de saúde e melhor direcionamento (Newsroom Apple, 2025). Outra tecnologia liberada recentemente pela ANVISA, das fabricantes Apple e Samsung, são o recurso de notificações de apneia do sono, que através de sensores e em conjunto com um smartphone compatível, realizam captação de sinais que indicam possível apneia obstrutiva do sono (AOS), de moderada a grave. Os dispositivos funcionam de forma similar e fornecem dados através de gráficos, insights e informações de fácil compreensão. Os dados são armazenados no aplicativo de saúde dos dispositivos e podem ser exportados facilmente para orientação com profissionais de saúde (Samsung Newsroom, 2025; Apple Newsroom, 2025).
3.1.3 Benefícios e desafios da implementação de tecnologias na assistência
A adoção de tecnologias emergentes na saúde, como IoT, IA e Big Data, tem impulsionado o conceito de Healthcare 4.0 e sua evolução, voltado à personalização e eficiência no cuidado. No entanto, sua implementação enfrenta desafios relevantes. A fragmentação e a falta de interoperabilidade entre sistemas dificultam a integração de dados de saúde. Questões de privacidade e segurança das informações também preocupam. Além disso, a latência nas redes compromete aplicações que exigem respostas em tempo real, como o monitoramento remoto. Barreiras como infraestrutura limitada e escassez de profissionais qualificados agravam o cenário, sobretudo em regiões com menos recursos. Outrossim, apesar do potencial transformador, é necessário superar obstáculos técnicos e estruturais para que essas tecnologias possam beneficiar amplamente os serviços de saúde (Krishnamoorthy et al., 2021).
De acordo com Pailaha (2023), no contexto da enfermagem, o progresso da tecnologia de saúde principalmente sobre IA tem sido recebido com otimismo, sendo visto como uma inovação promissora. Ferramentas como a própria IA, machine learning, automação de processos robóticos e aplicativos estão ganhando espaço. Essas tecnologias têm o potencial de aprimorar o cuidado em diversas condições de saúde, fornecer dados completos para apoiar decisões, gerenciar registros, reduzir erros, otimizar processos de atendimento, tornar os cuidados mais acessíveis, melhorar a experiência do paciente, elevar os resultados do cuidado e diminuir os custos de saúde. Alguns dos impactos que podem ser avaliados e vistos hoje no contexto do uso de sistemas de IA no âmbito da enfermagem e da saúde estão expandindo o acesso a cuidados médicos de qualidade, melhorando os registros médicos e melhorando a qualidade dos serviços (Pailaha, 2023).
O uso de ML pode contribuir como ferramenta para tomada de decisão, juntamente com modelos já consolidados para uso dos enfermeiros gestores no dimensionamento e no emprego de modelos de prestação de cuidados em enfermagem. O uso da técnica de aprendizado máquina pode ser utilizado e mostra potencial significativo na interpretação de dados brutos em grande quantidade, aliado a políticas e diretrizes baseadas em evidência. A função não é substituir, mas sim complementar os métodos tradicionais, analisando dados complexos de forma eficaz (Aslan; Toros, 2025).
3.2 Contribuição das tecnologias de realidade aumentada e virtual na formação e capacitação de profissionais de enfermagem
De acordo com Wang et al. (2022), o metaverso integra realidades físicas e virtuais, permitindo que humanos e seus avatares interajam em um ambiente suportado por tecnologias diversas, todos enriquecidos por dados praticamente ilimitados. O conceito de metaverso surgiu recentemente como uma nova forma de entretenimento, mas o seu uso na saúde pode ter um impacto profundo na prática clínica e na saúde humana. Ademais, o metaverso é muitas vezes visto como apenas uma extensão de jogos de computador e mídias sociais, ou às vezes é descartado como uma forma exagerada da realidade virtual – VR e da realidade aumentada – AR (Wang et al., 2022).
Para realizar seus benefícios amplamente prometidos, o metaverso precisa integrar todas as capacidades de suporte de tecnologias (internet de alta velocidade envolvendo 5G/6G, VR, AR, realidade mista (MR), realidade estendida (XR), computação segura, inteligência artificial (IA) e outras tecnologias em grande escala, permitindo que as pessoas interajam entre si e com avatares, agentes e algoritmos de IA, bem como dispositivos e instalações médicas. Como uma dimensão experiencial paralela, o metaverso tem como objetivo melhorar o mundo físico e nossas ações e decisões nele, em vez de substituí-lo e com o objetivo de melhorar a qualidade dos cuidados de saúde, acessibilidade, custo-benefício e satisfação do paciente (Ullah et al., 2023).
Visando a qualidade dos cuidados e satisfação, Longo et al. (2024), mostram que a RA pode ajudar no planejamento pré-operatório, posicionamento do implante e navegação intraoperatória. Os cirurgiões podem visualizar marcos anatômicos específicos do paciente e caminhos instrumentais, garantindo um alinhamento preciso durante os procedimentos. A RA também permite feedback e orientação em tempo real, reduzindo o risco de erros e melhorando os resultados cirúrgicos. Além disso, a colaboração remota baseada em RA permite que cirurgiões experientes orientem e apoiem colegas menos experientes. Para Desselle et al. (2020) VR e AR podem potencialmente melhorar as oportunidades de formação para permitir uma aquisição de competências mais rápida e evitar agravos com pacientes sendo expostos a cirurgiões no início de seu aprendizado, além de proporcionar qualidade de vida para os pacientes e a comunidade em geral.
Ademais, de acordo com Stretton et al. (2024), os benefícios da realidade mista móvel (mMR) em enfermagem e educação em saúde incluem: a aplicação segura de habilidades, custo benefício, aprendizado aprimorado, aumento no engajamento e promoção de melhoria de habilidades. Os cenários dos ambientes virtuais envolveram cuidados de saúde de emergência ou de resposta rápida, tendo em vista que representam cenários do mundo real na qual haveria dificuldade em reproduzir com segurança. Porém, foi observado que o foco nesses cenários, o tempo de exposição limitado no ambiente de realidade virtual, a falta de medidas válidas para determinar os benefícios pedagógicos dessa abordagem e os estudos limitados a países desenvolvidos. Ainda assim, o potencial da mMR na educação em enfermagem e saúde é considerável (Stretton et al., 2024).
3.3 Avaliar como o uso de prontuários eletrônicos e ferramentas de Big Data influenciam a eficiência do cuidado de enfermagem
Para Chiavone et al. (2021), no que se refere às tecnologias utilizadas em apoio ao Processo de Enfermagem (PE), observa-se uma predominância dos softwares. Esses são caracterizados pelo agrupamento de informações lógicas, processadas por algoritmos que geram programas estruturados com o objetivo de apoiar a prática clínica. As tecnologias analisadas, em sua maioria, foram desenvolvidas especificamente para os profissionais de enfermagem, visando fomentar a atuação baseada no PE, qualificar a assistência e estruturar o processo do cuidar de forma sistematizada.
Ademais, os benefícios da informatização do PE são destacados por Barra e Sasso (2015), que identificaram, por meio de relato de enfermeiros, melhorias como a elaboração de planos de cuidados mais lógicos, a redução do tempo necessário para a execução das etapas do processo e o aumento da visibilidade da atuação da enfermagem. Ressalta-se que as ferramentas de apoio ao PE devem ser desenvolvidas com base em taxonomias reconhecidas, como a Classificação Internacional para a Prática de Enfermagem (CIPE), a fim de garantir padronização e efetividade na comunicação clínica.
O Oxford English Dictionary (2013) define Big Data como “computação de dados em escala extremamente ampla, cujo manuseio e gerenciamento impõem desafios logísticos significativos”. De acordo com Ravikumar et al. (2023), a análise de Big Data no setor da saúde requer a aplicação de modelos preditivos baseados em inteligência artificial (IA), os quais são capazes de melhorar simultaneamente os resultados clínicos, operacionais e gerenciais nas diversas áreas da assistência.
Nesse contexto, Dong et al. (2024) analisaram melhorias no sistema de enfermagem de emergência hospitalar por meio do desenvolvimento de um aplicativo alimentado por IA, voltado à disponibilização ágil e concisa de informações essenciais dos pacientes. A proposta do sistema surgiu da necessidade de se encontrar métodos eficazes para gerenciar documentos de enfermagem e facilitar o acesso rápido às informações clínicas durante os atendimentos. Os autores destacam que a ampliação do uso dos Registros Médicos Eletrônicos (RME), juntamente com a digitalização de dispositivos e instrumentos médicos, tem aumentado significativamente a capacidade de armazenamento de dados nos bancos hospitalares. Dessa forma, a organização eficiente desses dados por meio da IA é fundamental para que se tornem acessíveis aos profissionais de saúde, apoiando decisões clínicas seguras e personalizadas.
4 DISCUSSÃO
Para a análise dos trabalhos selecionados, publicados entre 2020 e 2023, criou-se o Quadro 1, com as informações relevantes da produção científica encontrada, constando que a incorporação de tecnologias avançadas, como IoT, machine learning, IA, blockchain e dispositivos de monitoramento, está transformando a assistência de enfermagem ao otimizar o Processo de Enfermagem (PE), tornando o cuidado mais eficiente e personalizado. Essas ferramentas ajudam a superar desafios gerenciais e assistenciais. No entanto, apesar dos benefícios, ainda há preocupações com a confiabilidade e segurança no emprego dessas tecnologias.
Quadro 1 – Aplicações das tecnologias
| Autor(es) | Título | Ano | Objetivo | Tipo de estudo | Benefícios das aplicações das tecnologias na saúde |
| Aslan; Toros | Machine Learning in Optimising Nursing Care Delivery Models: An Emperical Analysis of Hospital Wards | 2025 | Avaliar o desempenho de técnicas de ML na otimização dos cuidados e da equipe de enfermagem | Artigo de pesquisa original | Modelos de ML possuem boa acurácia para emprego de modelos de prestação de cuidados |
| Bharadwaj et al. | A review on the role of machine learning in enabling IoT based healthcare applications | 2021 | Revisão das várias aplicações dos algoritmos de ML atualmente integrados à H- IoT | Revisão de escopo | IA e IoT são tendências e propostas para um sistema de saúde mais seguro, preciso e preditivo. |
| Continuação… Chiavone et al. | Tecnologias utilizadas para apoio ao processo de enfermagem: revisão de escopo | 2021 | Identificar e mapear as tecnologias utilizadas para apoio ao processo de enfermagem. | Revisão de escopo | A inserção de tecnologias para apoio ao processo de enfermagem é crescente e está voltado principalmente para o ensino |
| Hosseini et al. | Smartwatches in healthcare medicine: assistance and monitoring; a scoping review | 2023 | Aplicações de dispositivos vestíveis para a saúde do paciente | Revisão de escopo | Smartwatches podem ser eficazes no diagnóstico e relato de sintomas, na detecção precoce de possíveis riscos à saúde e no monitoramento de pacientes com condições crônicas |
| Senbevok et al. | The recent progress and applications of digital technologies in healthcare: a review | 2020 | Discutir e analisar o progresso recente em aplicações e tecnologia na saúde | Revisão de escopo | A aplicação de novas inovações digitais pode melhorar a acessibilidade, a qualidade e a flexibilidade dos cuidados de saúde para o público quando há eficácia clínica comprovada |
| Wang et al. | Development of metaverse for intelligent healthcare | 2022 | Como o desenvolviment o de um ambiente no metaverso focado em saúde (MeTAI) pode ser benéfico para o sistema de saúde | Artigo de pesquisa original | O MeTAI, o metaverso da saúde, tem grande potencial para se tornar uma realidade, exigindo esforços coletivos para desenvolver aplicações de saúde inovadoras, seguras, econômicas e éticas. |
Fonte: elaboração própria (2025).
A utilização de ML na saúde é promissora, visando isso Aslan e Toros (2025), realizaram estudo na qual analisaram modelos de ML para o uso na análise do nível de cuidados na qual os pacientes se encontravam durante internação e através disso, a adoção e adequação do dimensionamento de enfermagem. Além da análise de dimensionamento, foi possível identificar deficiências nos modelos de assistências de acordo com a escala “Rush Medicus”. Nesse mesmo sentido, a utilização de modelos preditivos em conjunto com modelos já consolidados, agrega mais uma camada de segurança ao paciente e também planejamento logístico (Aslan; Toros, 2025).
De acordo com Bharadwaj et al. (2021) vários esforços de pesquisa contemporâneos visam descobrir novas áreas de aplicação de algoritmos de ML para sistemas H-IoT, avaliar sua adequação para esses sistemas e aumentar a precisão alcançada pelos modelos de previsão e análise. Em virtude do que foi mencionado, Senbekov et al. (2020) afirmam que a implementação de tecnologias digitais médicas pode proporcionar melhor acessibilidade e flexibilidade dos cuidados de saúde para o público em geral. Incluindo a disponibilidade de informações abertas sobre saúde, tratamento, complicações e pesquisa biomédica na Internet.
Ademais, segundo Hosseini et al. (2023) à medida que dispositivos vestíveis e médicos se unem para oferecer monitoramento da saúde pessoal em tempo real, incluindo parâmetros de saúde cardiovascular. Agora, os consumidores podem acessar relatórios personalizados de dados médicos através desses dispositivos, o que se mostra útil tanto para a prevenção quanto para o tratamento de doenças. Com o aumento da popularidade dos smartwatches, muitos pacientes estão se tornando mais ativos no autocuidado e na promoção da saúde de outras pessoas. Dado o exposto, para que o metaverso alcance os benefícios amplamente esperados, é necessário que ele integre todas as tecnologias de suporte em uma escala social e econômica significativa, permitindo interações entre pessoas, avatares, agentes e algoritmos de IA, além de dispositivos e infraestruturas de saúde. Funcionando como uma dimensão experiencial paralela, o objetivo do metaverso é complementar e aprimorar o mundo físico e nossas decisões nele, em vez de substituí-lo. Nesse contexto, visualiza-se um ecossistema de “tecnologia médica e IA” denominado “MeTAI” (Wang et al., 2022).
Em virtude do que foi mencionado, Chiavone et al. (2021) destacam a necessidade de estratégias para apoiar o Processo de Enfermagem em diversos níveis, desde a formação até a prática assistencial. Uma das principais soluções é o uso de recursos tecnológicos, que proporcionam inúmeras vantagens à equipe de enfermagem, a qual desempenha papel fundamental na aplicação dessas inovações no cuidado ao paciente. A atuação dos profissionais de enfermagem é essencial para garantir a eficácia do cuidado, por meio de uma linguagem padronizada e do acesso ágil e seguro às informações clínicas. De forma semelhante, Pailaha (2023) reforça que a inteligência artificial e outras inovações digitais têm se mostrado aliadas no fortalecimento das práticas da enfermagem, contribuindo para uma assistência mais segura, resolutiva e centrada nas necessidades do paciente, ao mesmo tempo em que valorizam o protagonismo da equipe de enfermagem no processo de tomada de decisão.
O Quadro 2 apresenta as informações relevantes da produção científica encontrada, constando que a incorporação de tecnologias avançadas, como a realidade aumentada e realidade virtual pode contribuir de forma positiva na capacitação e formação de profissionais de enfermagem, no âmbito acadêmico quanto no ambiente profissional e como pode favorecer a qualidade da assistência e o processo de enfermagem, tornando o cuidado mais eficiente e personalizado, oferecendo ao cliente um tratamento individualizado. Porém, apesar dos evidentes benefícios oferecidos por essas tecnologias, ainda é perceptível a incerteza e desconfiança por parte dos profissionais frente a essas novas tecnologias.
Quadro 2 – Contribuição das tecnologias de realidade aumentada e virtual na enfermagem
| Autor(es) | Título | Ano | Objetivo | Tipo de estudo | Benefícios das tecnologias de realidade virtual aumentada na enfermagem |
| Desselle et al. | Augmented and virtual reality in surgery | 2020 | Analisar as tecnologias e aplicações atuais e emergentes da realidade aumentada e virtual na saúde, com foco na cirurgia, destacando seus benefícios e desafios relacionados à imersão, consciência espacial e cognição. | Revisão de escopo | Os avanços em realidade virtual (VR) e aumentada (AR) estão transformando a saúde, melhorando o treinamento médico, a experiência do paciente e a eficiência dos hospitais. Essas tecnologias tornam os serviços mais acessíveis e personalizados, com impacto positivo na qualidade de vida dos pacientes e na economia da saúde. |
| Longo et al. | Metaverse, virtual reality and augmented reality in total shoulder arthroplasty: a systematic review | 2024 | Fornecer uma visão geral do conhecimento atual sobre o papel do metaverso, da realidade aumentada e da realidade virtual na artroplastia reversa do ombro. | Revisão de escopo | À medida que essas tecnologias avançam, é essencial realizar mais pesquisas, promover seu desenvolvimento e integrá-las à educação cirúrgica para explorar todo o seu potencial. Essa evolução promete maior precisão, mais |
| Continuação… | oportunidades de treinamento e melhores capacidades de planejamento cirúrgico. | ||||
| Stretton et al. | Exploring mobile mixed reality for critical thinking in nursing and healthcare education: A systematic review | 2024 | examinar como a realidade mista móvel facilita o pensamento crítico na educação superior em enfermagem e saúde. | Revisão de escopo | Os avanços na realidade mista móvel (mMR) tornaram essa tecnologia uma ferramenta valiosa para melhorar o pensamento crítico e a aprendizagem na educação em enfermagem e saúde. |
| Wang et al. | Development of metaverse for intelligent healthcare | 2022 | Como o desenvolvimento de um ambiente no metaverso focado em saúde (MeTAI) pode ser benéfico para o sistema de saúde | Artigo de pesquisa original | o MeTAI, o metaverso da saúde, tem grande potencial para se tornar uma realidade, exigindo esforços coletivos para desenvolver aplicações de saúde inovadoras, seguras, econômicas e éticas |
Fonte: elaboração própria (2025).
Nesse contexto, as tecnologias emergentes, como a Realidade Aumentada (AR), a Realidade Virtual (VR) e o metaverso, estão trazendo mudanças significativas para a área médica, tanto na dimensão assistencial quanto gerencial, e têm se tornado cada vez mais populares na área da saúde, modificando a forma como médicos e estudantes aprendem e atuam. Corroborando essa perspectiva, Stretton et al. (2024) apontam que essa rápida adoção se deve à habilidade dessas tecnologias de tornar os procedimentos médicos mais precisos e de oferecer visualizações mais claras e detalhadas, o que contribui para a melhoria dos resultados dos tratamentos.
Consoante a isso, Longo et al. (2024), afirmam que essas ferramentas têm melhorado as habilidades cirúrgicas e transformado o conhecimento da equipe médica. No entanto, os autores também apontam que, apesar dos benefícios evidentes, ainda existem obstáculos a serem superados antes que a AR e a VR possam ser totalmente integradas na prática médica cotidiana, e afirmam que ainda há a necessidade de se obter mais estudos acerca deste campo, além de ser necessário também superar os desafios de rejeição dos profissionais e a aceitação desta implementação. De maneira semelhante, Stretton et al. (2024) reforçam que, embora a realidade mista móvel (mMR) apresenta grande potencial para a educação em saúde, ainda são necessárias evidências mais robustas sobre seus benefícios pedagógicos e a superação de barreiras tecnológicas para sua aplicação em larga escala.
Juntamente a isso, Wang et al. (2022) ampliam a discussão ao destacar o potencial do metaverso quando integrado com AR, VR e inteligência artificial (IA), no qual propõe o conceito de MeTAI, que seria a união da tecnologia médica com a inteligência artificial, o qual poderiam ser realizadas intervenções médicas de forma virtual e até mesmo a distância. Além disso, Wang et al. (2022) também afirmam que um dos benefícios que essa tecnologia poderia permitir, seria a melhor integração da equipe de saúde, podendo ser facilitado a troca de conhecimento ou até mesmo a realização de treinamentos de forma virtual e remota.
Por fim, o Quadro 3 tem como objetivo apresentar os achados e informações obtidas das pesquisas científicas buscadas constando que a incorporação de tecnologias, como os prontuários eletrônicos e ferramentas de Big Data podem influenciar na eficiência do cuidado de enfermagem e no processo gerencial da equipe e pacientes da unidade hospitalar, implementando uma assistência de cuidado de alto padrão e que tenha um impacto positivo no cuidado destes pacientes.
Quadro 3 – O uso de prontuários eletrônicos e ferramentas de Big Data e sua influência na eficiência do cuidado de enfermagem
| Autor(es) | Título | Ano | Objetivo | Tipo de estudo | Benefícios do uso de prontuários eletrônicos e ferramentas Big Data |
| Chiavone et al. | Tecnologias utilizadas para apoio ao processo de enfermagem: revisão de escopo. | 2021 | Identificar e mapear as tecnologias utilizadas para apoio ao processo de enfermagem. | Revisão de escopo | A inserção de tecnologias para apoio ao processo de enfermagem é crescente e está voltado principalmente para o ensino |
| Continuação… Dong; Guo; Cao | Medical Information Mining-Based Visual Artificial Intelligence Emergency Nursing Management System | 2021 | Projetar um conjunto de sistemas de inteligência artificial visual com base na busca de informações médicas para a gestão de cuidados de emergência hospitalar. | Artigo de pesquisa original | O estudo enfatiza a identificação de lacunas nas práticas de enfermagem de emergência, como a dificuldade em comparar informações de infusões e acessar rapidamente dados dos pacientes. Em resposta a esses desafios, foi desenvolvido um sistema de gerenciamento de emergência visual via aplicativo (APP), que demonstrou funcionalidade e pode facilitar o trabalho clínico |
| Barra; Sassa; Almeida | Usability of computerized nursing process from the ICNP® in intensive care units | 2015 | Analisar a usabilidade do Processo de Enfermagem Computadorizado (PEC) a partir do ICNP® 1.0 em Unidades de Terapia Intensiva, de acordo com os critérios estabelecidos pelas normas da Organização Internacional de Normalização e pela Associação Brasileira de Normas Técnicas de sistemas. | Revisão de Escopo | É uma valiosa fonte de informação e conhecimento, proporcionando aos enfermeiros novas formas de aprender no contexto dos cuidados intensivos. Ele oferece um conteúdo completo e detalhado, sustentado por dados e pesquisas científicas atualizadas e relevantes, que são essenciais para as práticas de Enfermagem. |
Fonte: elaboração própria (2025).
Em estudo realizado por Barra e Sasso (2015) sobre o processo de enfermagem informatizado, observou-se que o uso das Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) na área da saúde possui grande potencial para transformar o ambiente de trabalho, qualificar a assistência prestada e elevar a qualidade dos cuidados. Essas tecnologias incentivam os profissionais a desenvolverem novas competências, fortalecendo sua atuação clínica e gerencial. Além disso, as TIC contribuem para a maior precisão e eficácia dos procedimentos, ao mesmo tempo em que reduzem o risco de erros humanos. Têm sido amplamente aplicadas para otimizar os registros clínicos e apoiar o desenvolvimento do Processo de Enfermagem (PE), ao permitir a organização dessas informações dentro de uma estrutura lógica de dados, facilitando a tomada de decisões clínicas. Complementando essa visão, Igarashi et al. (2022) destacam que o uso do prontuário eletrônico fortalece a comunicação entre os profissionais e garante a continuidade do cuidado, promovendo uma atuação mais segura e eficaz da equipe de enfermagem.
O registro eletrônico do PE, fundamentado em terminologias padronizadas e sistemas de classificação com critérios de usabilidade, configura-se como um meio de comunicação eficiente entre os profissionais da equipe de saúde. Esse recurso promove a aceitação das tecnologias na prática clínica e garante a continuidade do cuidado. Em consonância com esses aspectos, Chiavone et al. (2021) destacam que, em sua maioria, as tecnologias voltadas ao PE foram desenvolvidas para apoiar a atuação do enfermeiro, contribuindo para a estruturação do processo de cuidar e viabilizando uma assistência de enfermagem mais qualificada, segura e individualizada. Nesse mesmo sentido, Barra e Sasso (2015) reforçam que as Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) incentivam o desenvolvimento de competências clínicas e gerenciais, promovendo melhorias significativas na precisão dos registros e na tomada de decisões.
Dado o exposto, Dong et al. (2021) evidenciam que os enfermeiros ainda enfrentam desafios relacionados ao acesso rápido às informações essenciais dos pacientes, além de limitações na sistematização e organização de documentos clínicos. Com o intuito de superar esses obstáculos, foi desenvolvido um sistema de gerenciamento de emergência hospitalar baseado em inteligência artificial, operado por meio de aplicativo móvel. Os resultados demonstraram a viabilidade prática da solução proposta, destacando sua funcionalidade como ferramenta de apoio visual à equipe de enfermagem em atendimentos de urgência, o que contribui para maior praticidade, agilidade e eficiência no desempenho clínico. Complementando essa análise, Ravikumar et al. (2023) afirmam que o uso de Big Data aliado à inteligência artificial pode aprimorar significativamente os processos operacionais e clínicos nas instituições de saúde, otimizando a tomada de decisão e os resultados assistenciais.
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Em virtude do que foi mencionado ao longo deste trabalho, observa-se que a inserção das tecnologias emergentes no contexto da Saúde 4.0 tem promovido impactos positivos na prática da enfermagem, sobretudo ao potencializar a eficiência, a personalização do cuidado e a integração da equipe multiprofissional. O uso de prontuários eletrônicos e ferramentas de Big Data demonstrou ser uma estratégia eficaz para otimizar a gestão da informação e aprimorar o processo de tomada de decisão clínica, contribuindo diretamente para uma assistência mais segura, rápida e precisa.
Além disso, a utilização de recursos como a realidade aumentada, a realidade virtual e a inteligência artificial vêm ampliando as possibilidades de formação e capacitação dos profissionais de enfermagem, permitindo treinamentos mais imersivos, seguros e acessíveis. Esses avanços contribuem não apenas para o desenvolvimento técnico dos profissionais, mas também para a melhoria da qualidade assistencial prestada ao paciente.
A análise permitiu ainda identificar que, apesar dos benefícios evidentes, a adoção dessas tecnologias enfrenta desafios relacionados à infraestrutura, à capacitação de profissionais e à aceitação das mudanças. Ainda assim, os resultados apontam para um cenário promissor, no qual a tecnologia não substitui o cuidado humano, mas o fortalece, oferecendo suporte às decisões clínicas, promovendo a continuidade do cuidado e valorizando o papel do enfermeiro.
Dessa forma, o estudo atingiu seus objetivos ao demonstrar que a aplicação das tecnologias digitais na enfermagem não apenas qualifica a assistência, mas também promove inovação nos processos de trabalho e no modelo de cuidado, exigindo, entretanto, investimentos estruturais e educativos para sua plena efetividade no cotidiano dos serviços de saúde.
REFERÊNCIAS
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1Graduanda do Curso Enfermagem, do Centro Universitário do Planalto Central Apparecido dos Santos – Uniceplac. E-mail: biassousa01@gmail.com
2Graduando do Curso Enfermagem, do Centro Universitário do Planalto Central Apparecido dos Santos – Uniceplac. E-mail: Felipemarinhop@live.com
3Mestra em Engenharia Biomédica. Pós-graduada em Docência do Ensino Superior e Gestão em Educação Ambiental. Graduada em Ciências Biológicas e Pedagogia. Docente no Centro Universitário do Planalto Central Apparecido dos
Santos – Uniceplac. Brasília, Distrito Federal, Brasil. E-mail: elisangela.aoyama@uniceplac.edu.br