Novo Sistema De IA Informa No momento em que Médicos Precisam Tomar Cuidados Finais Com Pacientes

Utilizando um algoritmo de inteligência artificial que prevê a mortalidade de um paciente, uma equipe de pesquisa da Instituição Stanford espera aperfeiçoar os cuidados finais em pessoas criticamente enfermas. Em testes, o sistema se provou estranhamente preciso, prevendo corretamente a mortalidade de 90 por cento dos casos. Não obstante, a despeito de o sistema consiga calcular se um paciente pode morrer, ele não consegue discursar certamente aos médicos como chegou a essa conclusão. Prever a mortalidade está difícil. Os médicos necessitam achar uma série de fatores, como a idade do paciente, histórico familiar de reação aos medicamentos e a meio ambiente da doença em si.

Para complicar o processo, os médicos precisam brigar contra seus próprios egos, inclinações e uma relutância inconsciente ao avaliar as perspectivas de um paciente. Isso expõe um problema para que exista um tempo certo para se dar início os cuidados paliativos (práticas aplicadas a um paciente incurável que visam dar redução de desgosto). Normalmente, no momento em que um paciente provavelmente não vai viver em um período de até um ano, são iniciados tratamentos deste tipo.

No término das contas, os médicos trabalham pra impedir dor, náusea, ausência de apetite, dão suporte psicológico e moral, além de considerar cuidados espirituais, culturais e sociais do paciente e de sua família. Contudo, se um paciente é introduzido ante cuidados paliativos antes da hora, ele por ventura vai perder extenso porção desse tratamento.

E isso talvez pode representar uma tensão desnecessária ao sistema de saúde. Com alguma regularidade, doenças avançadas se transformam numa crise médica, e os pacientes acabam indo pra UTI. Um dos objetivos da equipe de cuidado paliativo é discutir com os pacientes, de forma que eles possam sonhar e associar tuas preferências antes que exista uma crise. Jung diz que estas necessidades inconvenientes foram conhecidas há outras décadas com pesquisas que revelam que 80 por cento dos americanos gostariam de morrer em residência — mas apenas 35% conseguiram tal feito. Ele diz que a ocorrência melhorou um tanto, porém "ainda existe um alongado caminho na frente".

É importante se ater ao tempo exato, e, por essa causa, Anand Avai e tua equipe de Stanford criaram este sistema de inteligência artificial. O algoritmo para prever a morte é uma ferramenta para melhorar a precisão de prognósticos. E também melhorar o timing para cuidados paliativos, o sistema pode assim como aliviar a carga a respeito os médicos no momento em que tentam prever os resultados de cuidados paliativos, que são algo trabalhoso e que levam um ótimo tempo. O sistema utiliza uma forma de inteligência artificial conhecida como deep learning, em que uma rede neural aprende ao explorar uma quantidade imensa de detalhes. Por este caso, o sistema foi alimentado com infos de prontuário eletrônico de garotas e adultos internados no hospital de Stanford e no hospital infantil Lucile Packard. Após verificar dois milhões de registros, os pesquisadores identificaram 200 1000 pacientes adequados para o projeto.

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  • vinte e um/01/2018 19h33 Atualizado 21/01/2018 20h01
  
  

Os pesquisadores estavam "agnósticos" quanto ao tipo de doença, estágio da doença, gravidade da internação (se está na UTI ou não) e desse modo por diante. Todos estes pacientes tinham casos aproximados, incluindo diagnóstico, número de exames ordenados e tipos de procedimentos realizados, e também números de dias que ficaram no hospital, remédios administrados, entre outros fatores. Programado com essa nova perícia, o algoritmo passou a avaliar os quarenta 1 mil pacientes restantes e fez um ótimo trabalho, prevendo a mortalidade de pacientes entre 3 e 12 meses em 9 a cada dez casos. Por volta de 95% dos pacientes avaliados com baixa expectativa de morrer durante aquele tempo viveram mais de 12 meses. O estudo piloto foi um sucesso, e os pesquisadores esperam que o sistema seja melhorado e aplicado de forma mais abrangente.

Esta é uma sofisticada ferramenta de triagem para aprimorar o cuidado paliativo usando o presságio como um indicador", considerou Stephanie M. Harman, professora de medicina pela Instituição Stanford e uma das coautoras desse novo estudo, em entrevista ao Gizmodo. O intuito não é anunciar as pessoas no momento em que elas vão morrer", explicou, ressaltando que o sistema escolhe o problema de "identificar pacientes graves que ainda não tiveram tratamento paliativo". Sobre, observou Jung: "Nós acreditamos que essa abordagem é fundamental para o exercício seguro, efetivo e ético de machine learning em um contexto clínico.

Fora de casos de aplicações super nichadas, como a nossa, pensamos que é sempre melhor deixar as pessoas informadas a respeito do processo". No decorrer do estudo, os pesquisadores descobriram inúmeras falhas no sistema que deverão ser corrigidas antes de reverter a funcionar de novo. Tais como, podes ser árduo encontrar uma hora exata e um local pros médicos responsáveis pelo cuidado paliativo terem uma discussão com a equipe do hospital em tempo hábil", alegou Jung.