Novo modelo de IA revoluciona a previsão de lesões por pressão, salvando vidas e reduzindo custos

A era da Inteligência Artificial abriu portas para diferentes formas de inovação e invenções em diversos campos. A saúde, por exemplo, recebeu um impulso tremendo graças à tecnologia. Os sistemas de saúde em todo o mundo têm aproveitado consideravelmente a tecnologia para salvar vidas e reduzir significativamente os custos envolvidos no diagnóstico e, consequentemente, no tratamento dos pacientes.

As escaras, por exemplo, têm sido uma fonte constante de dor e custos para pacientes nos EUA. A condição, também conhecida como lesão por pressão, é adquirida principalmente em hospitais e, de acordo com a Agência para Pesquisa e Qualidade em Saúde dos EUA (AHRQ), tornou-se a segunda causa mais comum de processos por negligência médica nos Estados Unidos. Os custos incorridos no tratamento das necessidades agudas dos pacientes devido a lesões por pressão ultrapassam os US$ 26 bilhões, uma quantia exorbitante, sem dúvida.

Modelo avançado de avaliação de riscos revelado

Os processos judiciais, juntamente com os custos, levaram pesquisadores dasteemUniversidade Johns Hopkins e do University Hospitals Cleveland Medical Center a colaborar e desenvolver técnicas de aprendizado de máquina para criar novos modelos de previsão de lesões por pressão. O novo modelo de avaliação de risco ganhou notoriedade devido à sua precisão de previsão de pelo menos 74%, um aumento de 20% em relação aos métodos existentes. A escala de Braden, em uso desde a década de 1980, é conhecida por ser demorada e desgastante para os enfermeiros à beira do leito.

O novo modelo, denominado análise preditiva, oferece uma oportunidade invejável para aliviar parte da carga de trabalho imposta a enfermeiros e outros profissionais de saúde, automatizando atividades como o processo de avaliação de risco. O modelo também reduz custos, principalmente porque o processo de avaliação de risco pode levar de 5 a 15 minutos por paciente, o que pode facilmente representar até 250 horas de trabalho diárias em uma única unidade de 500 leitos. Isso poderia se traduzir em uma economia de pelo menos 30.000 a 90.000 horas de trabalho anualmente.

Promover a equidade em saúde e melhores resultados

Após analisar dados de pelo menos 35.000 pacientes hospitalizados ao longo de cinco anos em dois hospitais, os pesquisadores conseguiram analisar de forma abrangente o risco ao longo do tempo. Em seguida, aplicaram técnicas de aprendizado de máquina, como florestas aleatórias e redes neurais, para identificar mudanças e riscos em casos de lesões por pressão e chegar ao modelo final. Tal empreendimento representa um grande avanço na tecnologia médica, à medida que pesquisadores e hospitais buscam maximizar o uso da inteligência artificial. A utilização da inteligência artificial abre um leque de possibilidades no mundo da medicina, podendo levar a diagnósticos e tratamentos mais precisos para doenças graves, como lesões por pressão. 

Fonte original: Jornal médico britânico