A sepse é uma doença crítica com alta taxa de mortalidade, cuja identificação precoce e manejo preciso são grandes desafios clínicos. As ferramentas tradicionais de avaliação dependem de dados estáticos e não atendem às necessidades de monitoramento dinâmico da condição e tratamento individualizado. A inteligência artificial (IA), ao integrar dados clínicos multidimensionais, oferece novas soluções para o alerta precoce da sepse, estratificação de riscos, identificação de subtipos e suporte à decisão terapêutica. No entanto, a translação clínica da IA ainda é limitada pela qualidade dos dados, interpretabilidade dos modelos e falta de estruturas regulatórias éticas. Este artigo revisa sistematicamente os avanços recentes da IA na gestão da sepse: modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo podem identificar riscos precoces a partir de dados temporais, viabilizando alertas antecipados; o aprendizado não supervisionado ajuda a analisar a heterogeneidade da sepse e a dividir subtipos com diferentes prognósticos e respostas ao tratamento; no nível terapêutico, a IA começa a oferecer suporte à decisão para a aplicação precisa de ressuscitação hídrica, fármacos vasoativos e antibióticos. O desenvolvimento futuro deve focar na construção de conjuntos de dados multicêntricos de alta qualidade, no desenvolvimento de algoritmos explicáveis e na validação da eficácia clínica por meio de estudos prospectivos, visando estabelecer um modelo colaborativo de diagnóstico e tratamento centrado no médico e auxiliado pela IA, para melhorar o prognóstico dos pacientes com sepse.

inteligência artificial;sepse;aprendizado de máquina;alerta precoce;suporte à decisão