Novo Sistema De IA Informa Quando Médicos Precisam Tomar Cuidados Finais Com Pacientes
Utilizando um algoritmo de inteligência artificial que prevê a mortalidade de um paciente, uma equipe de busca da Escola Stanford espera purevolume.com aprimorar 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. Entretanto, a despeito de o sistema consiga calcular se um paciente poderá morrer, ele não consegue relatar obviamente aos médicos como chegou a essa conclusão. Prever a mortalidade tem sido difícil. Os médicos precisam julgar uma série de fatores, como a idade do paciente, histórico familiar de reação aos remédios e a natureza da doença em si. Para saber pouco mais desse assunto, você pode acessar o website melhor referenciado desse tema, nele tenho certeza que localizará outras referências tão boas quanto essas, olhe no link nesse website: de uma olhadinha neste web-site.
Pra complicar o recurso, os médicos precisam lutar contra seus próprios egos, inclinações e uma relutância inconsciente ao avaliar as perspectivas de um paciente. Isto expõe um problema para que haja um tempo direito para se dar início os cuidados paliativos (práticas aplicadas a um paciente incurável que visam doar diminuição de desgosto). Normalmente, no momento em que um paciente provavelmente não vai viver em um estágio de até um ano, são iniciados tratamentos nesse tipo.
No final das contas, os gatos podem ficar obesos médicos trabalham pra impedir angústia, náusea, ausência de apetite, dão suporte psicológico e moral, e também considerar cuidados espirituais, culturais e sociais do paciente e de sua família. No entanto, se um paciente é posto ante cuidados paliativos antes da hora, ele eventualmente vai perder enorme porção deste tratamento.
E isso talvez pode simbolizar uma tensão desnecessária ao sistema de saúde. Com alguma regularidade, doenças avançadas se transformam em uma crise médica, e os pacientes acabam indo pra UTI. Um dos objetivos da equipe de cuidado paliativo é conversar com os pacientes, de modo que eles possam sonhar e articular tuas preferências antes que exista uma recessão. Jung diz que essas necessidades inconvenientes foram reconhecidas há várias décadas com pesquisas que declaram que oitenta por cento dos americanos gostariam de morrer purevolume.com em residência — contudo só trinta e cinco por cento conseguiram tal feito. Ele diz que a ocorrência melhorou um tanto, contudo "ainda há um longo caminho na frente".
É sério se ater ao tempo exato, e, por essa razão, Anand Avai e sua equipe de Stanford montaram esse sistema de inteligência artificial. O algoritmo para prever a morte é uma ferramenta para aprimorar a precisão de prognósticos. Além de aprimorar o timing para cuidados paliativos, o sistema poderá bem como aliviar a carga a respeito os médicos quando tentam prever os resultados de cuidados paliativos, que são qualquer coisa trabalhoso e que levam um agradável tempo. O sistema utiliza uma maneira de inteligência artificial conhecida como deep learning, em que uma rede neural aprende ao averiguar uma quantidade imensa de fatos. Desse caso, o sistema foi alimentado com dicas de prontuário eletrônico de criancinhas e adultos internados no hospital de Stanford e no hospital infantil Lucile Packard. Depois de averiguar dois milhões de registros, os pesquisadores identificaram duzentos mil 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 por isso por diante. Todos esses pacientes tinham casos similares, incluindo diagnóstico, número ContinuaçăO de exames ordenados e tipos de procedimentos efetuados, além de números de dias que ficaram no hospital, medicamentos administrados, entre outros fatores. Programado com essa nova prática, o algoritmo passou a avaliar os 40 1000 pacientes restantes e fez um ótimo trabalho, prevendo a mortalidade de pacientes entre três e 12 meses em nove a cada 10 casos. Por volta de noventa e cinco por cento dos pacientes avaliados com baixa perspectiva 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 para aprimorar o cuidado paliativo usando o presságio como um indicador", afirmou Stephanie M. Harman, professora de medicina pela Universidade Stanford e uma das coautoras deste novo estudo, em entrevista ao Gizmodo. A intenção não é notificar as pessoas quando elas irão morrer", explicou, ressaltando que o sistema escolhe o defeito de "identificar pacientes graves que ainda não tiveram tratamento paliativo". A respeito de, observou Jung: "Nós não temos dúvidas que essa abordagem é fundamental pro exercício seguro, efetivo e ético de machine learning em um assunto clínico.
Fora de casos de aplicações super nichadas, como a nossa, pensamos que é sempre melhor deixar as pessoas informadas a respeito do processo". Ao longo do estudo, os pesquisadores constataram inúmeras falhas no sistema que deverão ser corrigidas antes de reverter a funcionar de novo. Como por exemplo, poderá ser árduo descobrir uma hora exata e um local pros médicos responsáveis pelo cuidado paliativo terem uma conversa com a equipe do hospital em tempo hábil", argumentou Jung.
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