A segurança transfusional envolve não apenas a qualidade do sangue e dos hemocomponentes como produtos terapêuticos, mas também a integridade do processo transfusional. A triagem clínica e laboratorial de doadores é primordial nesse contexto, porém suscetível a limitações como subjetividade, falhas operacionais e atrasos. A Inteligência Artificial (IA) desponta como ferramenta promissora ao aplicar automação, aprendizado e análise preditiva em tarefas que exigem inteligência e raciocínio humano (Alonso et al., 2024). Seu potencial inclui maior eficiência, padronização e segurança ao longo do ciclo do sangue, reduzindo variabilidades e aumentando a confiabilidade dos resultados.

Analisar o impacto e as aplicações da IA na triagem de doadores e no controle de qualidade dos hemocomponentes, identificando vantagens, limitações e perspectivas na prática transfusional.

Esse estudo foi desenvolvido através de uma revisão bibliográfica nas bases SciELO, PubMed e Google Scholar, incluindo revisões e relatos técnicos sobre uso da IA na triagem clínica, exames laboratoriais, controle de qualidade e rastreabilidade.

Os resultados demonstram que a IA contribui para a análise automatizada de questionários clínicos, identificando padrões de risco e inconsistências. Modelos preditivos têm sido aplicados para antecipar inaptidões, reduzindo a convocação de doadores inelegíveis e retrabalhos (Martins e Nóbrega, 2018). Algoritmos de classificação aceleram a leitura de testes sorológicos e moleculares (NAT), enquanto no controle de qualidade, sistemas automatizados detectam falhas de armazenamento, alterações precoces e padrões de degradação, promovendo rastreabilidade e segurança. Perspectivas incluem o uso da IA para identificar doadores raros e prever demandas sazonais, por exemplo, além de outras aplicações futuras. Apesar dos avanços, a implementação da IA exige infraestrutura tecnológica, validação regulatória e capacitação profissional. Questões éticas e legais, como privacidade e proteção de dados, também se impõem, exigindo supervisão humana contínua (Passos e Júnior, 2023). A IA não substitui a análise técnica, mas atua como ferramenta complementar à decisão clínica e laboratorial. A adoção progressiva, aliada à validação científica e ao uso ético, pode elevar os padrões de qualidade na hemoterapia (Sales et al., 2024). Estudos adicionais são necessários para garantir sua aplicação segura e eficaz. Portanto, é recomendado o investimento em pesquisas aplicadas, integração com sistemas existentes e capacitação multiprofissional, consolidando a IA como aliada estratégica da medicina transfusional.