A sepse é uma condição grave que representa um desafio na saúde pública, especialmente no contexto do Sistema Único de Saúde (SUS). Este estudo avaliou o desempenho de algoritmos de inteligência artificial, sendo o Random Forest, Gradient Boosting e DecisionTree na predição precoce da sepse em pacientes internados em uma unidade de terapia intensiva neurológica de um hospital público. Os resultados demonstraram que esses modelos apresentaram alto desempenho na identificação da sepse, com F1-scores acima de 0,97 e acurácia em torno de 97%. A implementação desses modelos pode melhorar os resultados clínicos dos pacientes, permitindo intervenções mais rápidas e eficazes. No entanto, é crucial abordar questões éticas e garantir a interoperabilidade dos sistemas de saúde. Essas inovações têm o potencial de beneficiar não apenas os pacientes, mas também otimizar os recursos hospitalares. A colaboração entre pesquisadores, profissionais de saúde e gestores de políticas de saúde é essencial para garantir a implementação ética e eficaz desses modelos no SUS.