RESUMO
INTRODUÇÃO:A identificação precoce de complicações gestacionais permanece como um desafio relevante para a saúde materno-fetal, sendo fundamental para reduzir desfechos adversos. Este estudo analisou a contribuição da Inteligência Artificial na identificação precoce dessas complicações a partir de biomarcadores maternos. MÉTODO: Trata-se de uma revisão integrativa da literatura, com buscas realizadas nas bases PubMed, LILACS e SciELO, resultando em 14 estudos analisados. RESULTADOS E DISCUSSÃO: Indicam que a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina associada a biomarcadores imunológicos, metabólicos, genéticos e fisiológicos apresenta elevada capacidade preditiva, permitindo a identificação precoce de condições como pré-eclâmpsia, diabetes mellitus gestacional e parto prematuro. Observa-se ainda potencial para ampliação do rastreamento e qualificação do cuidado pré-natal. CONCLUSÃO: Conclui-se que a Inteligência Artificial constitui uma tecnologia promissora para a detecção precoce de complicações gestacionais, contribuindo para a tomada de decisão clínica, embora ainda necessite de validação em populações mais amplas para sua aplicação segura.