Elaboração de aplicação computacional de suporte diagnóstico para as principais emergências cardiovasculares em gestantes em atendimento emergencial: uma ferramenta educacional para o treinamento médico

A gestação é um período crítico para a saúde cardiovascular da mulher, devido às alterações hemodinâmicas e hormonais que ocorrem ao longo desse processo. As mudanças desse período podem exacerbar e expor fragilidades e condições subclínicas, questões que tornam as emergências cardiovasculares um ponto essencial no cuidado com a saúde da gestante. Nesse sentido, os algoritmos diagnósticos aparecem como ferramentas potenciais para a padronização de condutas clínicas e desenvolvimento do raciocínio clínico entre profissionais em formação. O presente trabalho tem como objetivo a elaboração de uma ferramenta computacional que integre fluxogramas diagnósticos das principais emergências cardiovasculares na gestação, utilizando linguagem de programação Python. O trabalho contemplou a realização de uma revisão exploratória, associada ao levantamento de dados epidemiológicos que embasaram a relevância clínica da proposta. A partir desses dados foram elaborados fluxogramas diagnósticos embasados nas diretrizes mais recentes, os quais foram convertidos em algoritmos na Linguagem Computacional Python. A solução apresentou viabilidade técnica e aderência às boas práticas clínicas; no entanto, foram identificadas limitações relativas à usabilidade da interface, à necessidade de um ambiente técnico específico para sua execução e à ausência de integração com bases de dados clínicos reais. Apesar disso, a ferramenta demonstrou potencial significativo como recurso educacional para o treinamento do raciocínio clínico em ambientes acadêmicos e simulados. A plataforma representa um passo inicial promissor na construção de tecnologias aplicadas ao ensino e à prática médica em contextos emergenciais da gestação, sendo sua continuidade como projeto de iniciação tecnológica essencial para ampliar a aplicabilidade do sistema, com foco em usabilidade, portabilidade e validação em cenários reais.

Pregnancy is a critical period for women's cardiovascular health due to the hemodynamic and hormonal changes that occur throughout this process. These changes may exacerbate or reveal underlying vulnerabilities and subclinical conditions, making cardiovascular emergencies a key concern in maternal care. In this context, diagnostic algorithms emerge as potential tools for standardizing clinical conduct and fostering clinical reasoning among medical trainees. This study aimed to develop a computational tool that integrates diagnostic flowcharts for the main cardiovascular emergencies during pregnancy, using the Python programming language. The methodology included an exploratory review and an epidemiological data survey supporting the clinical relevance of the proposal. Based on these findings, diagnostic flowcharts were constructed following the most recent clinical guidelines and were translated into algorithms written in Python. The resulting tool showed technical feasibility and adherence to good clinical practices; however, limitations were identified regarding interface usability, the need for a specific technical environment for execution, and the lack of integration with real clinical data systems. Despite these limitations, the tool demonstrated significant potential as an educational resource for training clinical reasoning in academic and simulated settings. This platform represents a promising first step in the development of technologies applied to medical education and practice in emergency obstetric contexts. Its continuation as a technological initiation project is essential to expand the system’s applicability, with a focus on usability, portability, and validation in real-world settings.

Acesso restrito solicitado pela autora. Provável liberação em 20 maio 2026.