A fita urinária é uma ferramenta fundamental na triagem laboratorial, contudo, seu uso vem sendo transformado pela incorporação de leitores digitais e, mais recentemente, por algoritmos de inteligência artificial (IA). A presente revisão analisa três eixos centrais dessa transição: desempenho técnico, limitações pré-analíticas e riscos de vieses algorítmicos. Estudos recentes mostram que sistemas móveis, baseados em câmera de smartphone e algoritmos simples, podem atingir elevada acurácia para parâmetros como nitrito e glicose em ambientes controlados. Contudo, limites intrínsecos da fita, especialmente a variabilidade pré-analítica e a dificuldade de mensurar parâmetros físico-químicos como gravidade específica, permanecem como obstáculos importantes. Além disso, evidências de que modelos de IA são capazes de aprender padrões ocultos em imagens, inclusive demográficos, levantam preocupações sobre possíveis vieses e erros sistemáticos em populações distintas. A generalização desses sistemas para cenários clínicos reais também se mostra limitada, especialmente quando variam dispositivos, iluminação, fluxos de trabalho e características das amostras. Conclui-se que a automação oferece oportunidades concretas para ampliar acesso e padronização da urinálise, mas sua aplicação segura exige validação multicêntrica, supervisão humana e monitoramento contínuo.
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