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  "abstract": "Introdução: A triagem sorológica e molecular de doadores é essencial para a segurança transfusional e mitigação do risco residual de infecções. Entretanto, o acompanhamento manual dos resultados reativos dificulta identificar variações atípicas na positividade dos diferentes locais dos postos de coleta. Comparadas à média histórica de cada unidade, essas alterações podem indicar mudanças epidemiológicas ou desvios operacionais que exigem ação pertinente. Objetivo: Desenvolver plataforma web e aplicativo para análise diária dos dados sorológicos, incluindo avaliação pela inteligência artificial (IA) que abranja histórico da triagem, identificação de tendências e alterações incomuns na reatividade sorológica e apoiar decisões voltadas à segurança transfusional. Metodologia: Estudo prospectivo de desenvolvimento tecnológico de plataforma web e mobile, em fase de validação e acompanhamento. O sistema web foi estruturado com banco de dados centralizado, controle de acesso por perfis e módulos para registro diário de dados de coleta, perfil de doadores, autoexclusões, descartes subjetivos e amostras reagentes em exames sorológicos e moleculares, integrado à IA para análises automatizadas e interação conversacional. Resultados: A plataforma desenvolvida traz a positividade sorológica, definida como a proporção de resultados reagentes na triagem em relação ao total de doações testadas, analisada por posto, período e marcador. Os dados alimentam dashboards e séries históricas. A IA analisa o comportamento histórico, reconhece tendências e aponta elevações fora do padrão usual da unidade. Como extensão, o Sorologia IA Vision permite acesso mobile aos indicadores e envia notificações baseados na análise histórica e de tendências. Discussão: A solução desenvolvida evidenciou viabilidade funcional para a consolidação, o rastreamento e a análise de dados por posto de coleta. Os dashboards viabilizaram o monitoramento das doações, do perfil e da fidelização de doadores, bem como dos indicadores de autoexclusão, descarte subjetivo e triagem sorológica e molecular. A IA mostrou-se operacional para análise histórica, identificação de tendências e sinalização de aumentos fora do comportamento usual. Também gerou interpretações sobre perfil da coleta, triagem clínica, distribuição geográfica e pontos de atenção. Na versão mobile, foi possível consultar indicadores, interagir com a IA, compartilhar relatórios e receber alertas. Por estar em validação prospectiva, seu desempenho na detecção de sinais e seu impacto nas decisões permanecem em acompanhamento. A integração entre banco de dados, estatística, IA e acesso mobile amplia a vigilância por posto e reduz a dependência de consolidações manuais e da avaliação isolada de números absolutos. A comparação com o histórico pode antecipar investigações epidemiológicas ou operacionais e favorecer intervenções oportunas. Os alertas devem considerar o volume de doações, a frequência dos eventos e a avaliação técnica, especialmente em unidades com menor amostragem. A IA atua como apoio à decisão, permanecendo a interpretação e as condutas sob responsabilidade profissional. Conclusão: O Sorologia IA demonstrou viabilidade tecnológica para monitorar a reatividade e apoiar a identificação precoce de alterações relevantes. Ao integrar histórico, tendências, alertas e análise por unidade, a solução amplia a vigilância e pode favorecer decisões mais ágeis e orientadas por dados, fortalecendo a segurança transfusional.",
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