Novo Sistema De IA Informa Quando Médicos Devem Tomar Cuidados Finais Com Pacientes

Usando um algoritmo de inteligência artificial que prevê a mortalidade de um paciente, uma equipe de busca da Instituição Stanford espera aprimorar os cuidados finais em pessoas criticamente enfermas. Em testes, o sistema se provou estranhamente preciso, prevendo acertadamente a mortalidade de 90 por cento dos casos. Contudo, ainda que o sistema consiga calcular se um paciente pode morrer, ele não consegue narrar obviamente aos médicos como chegou a essa conclusão. Prever a mortalidade é bem difícil. Os médicos precisam achar uma série de fatores, como a idade do paciente, histórico familiar de reação aos remédios e a meio ambiente da doença em si.

Pra complicar o método, os médicos precisam guerrear contra seus próprios egos, inclinações e uma relutância inconsciente ao avaliar as promessas de um paciente. Isto expõe um defeito para que haja um tempo direito pra se começar os cuidados paliativos (práticas aplicadas a um paciente incurável que visam ofertar redução de desgosto). Geralmente, quando um paciente eventualmente não vai viver em uma etapa de até um ano, são iniciados tratamentos deste tipo.

No encerramento das contas, os médicos trabalham pra evitar aflição, náusea, falta de apetite, dão suporte psicológico e moral, e também considerar cuidados espirituais, culturais e sociais do paciente e de sua família. Mas, se um paciente é inserido ante cuidados paliativos antes da hora, ele por ventura vai perder extenso porção deste tratamento.

E isso talvez pode representar uma tensão desnecessária ao sistema de saúde. Com alguma frequência, doenças avançadas se transformam em uma 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 reflexionar e vincular suas preferências antes que haja uma decadência. Jung diz que estas necessidades inconvenientes foram reconhecidas há novas décadas com pesquisas que revelam que 80 por cento dos americanos gostariam de morrer em residência — mas só 35 por cento conseguiram tal feito. Ele diz que a ocorrência melhorou um pouco, no entanto "ainda há um enorme caminho na frente".

É sério se ater ao tempo correto, e, por essa causa, Anand Avai e sua equipe de Stanford construíram esse sistema de inteligência artificial. O algoritmo para prever a morte é uma ferramenta pra aprimorar a exatidão de prognósticos. Além de aprimorar o timing para cuidados paliativos, o sistema pode também aliviar a carga sobre isso os médicos quando tentam prever os resultados de cuidados paliativos, que são algo trabalhoso e que levam um prazeroso tempo. O sistema usa uma forma de inteligência artificial conhecida como deep learning, em que uma rede neural aprende ao sondar uma quantidade imensa de fatos. Deste caso, o sistema foi alimentado com informações de prontuário eletrônico de criancinhas e adultos internados no hospital de Stanford e no hospital infantil Lucile Packard. Após sondar 2 milhões de registros, os pesquisadores identificaram duzentos mil pacientes adequados para o projeto.

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

Os pesquisadores estavam "agnósticos" quanto ao tipo de doença, estágio da doença, gravidade da internação (se está pela UTI ou não) e desse modo por diante. Todos estes pacientes tinham casos iguais, incluindo diagnóstico, número de exames ordenados e tipos de procedimentos efetuados, e também números de dias que ficaram no hospital, remédios administrados, além de outros mais fatores. Programado com essa nova prática, o algoritmo passou a avaliar os quarenta 1000 pacientes restantes e fez um bom material, prevendo a mortalidade de pacientes entre três e 12 meses em nove a cada dez casos. Cerca de 95 por cento dos pacientes avaliados com baixa expectativa de morrer durante aquele período viveram mais de 12 meses. O estudo piloto foi um sucesso, e os pesquisadores esperam que o sistema seja melhorado e aplicado de modo mais abrangente.

Esta é uma sofisticada ferramenta de triagem pra aprimorar o cuidado paliativo usando o presságio como um indicador", ponderou Stephanie M. Harman, professora de medicina pela Faculdade Stanford e uma das coautoras desse novo estudo, em entrevista ao Gizmodo. O intuito não é informar as pessoas quando elas irão morrer", explicou, ressaltando que o sistema resolve o defeito de "identificar pacientes graves que ainda não tiveram tratamento paliativo". Sobre isso, observou Jung: "Nós não existem dúvidas que essa abordagem é fundamental pro emprego seguro, efetivo e ético de machine learning em um assunto clínico.

Fora de casos de aplicações super nichadas, como a nossa, pensamos que é a todo o momento melhor deixar as pessoas informadas sobre o processo". No decorrer do estudo, os pesquisadores descobriram diversas falhas no sistema que deverão ser corrigidas antes de voltar a funcionar de novo. Tendo como exemplo, poderá ser custoso achar uma hora exata e um ambiente pros médicos responsáveis pelo cuidado paliativo terem uma conversa com a equipe do hospital em tempo hábil", alegou Jung.