Dados e Inteligência Artificial:

a nova fronteira da medicina preventiva em Unidades de Tratamento Intensivo

A transferência tardia de pacientes para a Unidade de Terapia Intensiva (UTI) representa um desafio significativo na prática clínica, associada a maior morbimortalidade e custos elevados.¹

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A identificação precoce de sinais de deterioração clínica e a intervenção oportuna são cruciais para melhorar os resultados para os pacientes. Neste contexto, a inteligência artificial emerge como uma poderosa ferramenta para transformar a assistência à saúde e otimizar a gestão clínica.¹

A IA, por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, é capaz de analisar grandes volumes de dados clínicos de forma rápida e precisa, identificando padrões complexos que podem passar despercebidos pela análise humana. Ao integrar dados de diferentes fontes, como histórico médico, exames laboratoriais e sinais vitais, a IA pode construir modelos preditivos capazes de identificar pacientes em risco de piora clínica com alta precisão.¹

Algumas das aplicações práticas da Inteligência Artificial na prevenção de transferência para UTI são:

Monitoramento contínuo de sinais vitais: a IA pode analisar os sinais vitais de forma ininterrupta, detectando pequenas alterações que podem indicar o início de uma deterioração clínica.

Análise de exames laboratoriais: algoritmos podem identificar biomarcadores precoces de sepse, insuficiência orgânica e outras complicações, permitindo uma intervenção precoce.

Predição de risco de piora clínica: modelos preditivos podem calcular a probabilidade de um paciente necessitar de cuidados intensivos nas próximas horas ou dias, auxiliando os profissionais de saúde na tomada de decisões.

Personalização do cuidado: a ferramenta de IA pode gerar planos de cuidado individualizados, considerando as características específicas de cada paciente e os riscos identificados.2,3

E nesse contexto, alguns dos principais benefícios da utilização da IA são:

• Redução de transferências tardias para UTI: identificação precoce de pacientes em risco e intervenção oportuna.
• Melhoria da qualidade do cuidado: monitoramento contínuo e personalizado do paciente.
• Redução de custos: otimização do uso de recursos e prevenção de complicações.
• Aumento da satisfação do paciente: cuidado mais seguro e eficiente.³

 

Mas alguns desafios também devem ser considerados na implementação de ferramentas de Inteligência Artificial, como a qualidade dos dados, privacidade, integração com sistemas existentes e interpretabilidade dos modelos, pois é importante que estes sejam transparentes e compreensíveis para os profissionais de saúde.³

A inteligência artificial representa uma nova fronteira na medicina, com o potencial de transformar a forma como cuidamos dos pacientes. Ao permitir a identificação precoce de riscos e a personalização do cuidado, a IA pode contribuir significativamente para a redução de transferências tardias para UTI e a melhoria dos resultados para os pacientes. No entanto, é fundamental que a implementação dessa tecnologia seja acompanhada de um investimento em educação e treinamento dos profissionais de saúde, além de um debate sobre as questões éticas e legais envolvidas.

Referências:
1. Uso de dados e IA pode reduzir transferência de pacientes para UTI. Disponível em: https://www.cnnbrasil.com.br/saude/uso-de-dados-e-ia-pode-reduzir-transferencia-de-pacientes-para-uti/ Acesso em 02 de outubro de 2024.
2. Einstein investe em uso de dados e inteligência artificial para evitar agravamento de pacientes hospitalizados. Disponível em: https://medicinasa.com.br/ia-pacientes-hospitalizados/ Acesso em 02 de outubro de 2024.
3. Barea Mendoza JA, Valiente Fernandez M, Pardo Fernandez A, Gómez Álvarez J. Current perspectives on the use of artificial intelligence in critical patient safety. Med Intensiva (Engl Ed). 2024 Apr 26:S2173-5727(24)00080-8. doi: 10.1016/j.medine.2024.04.002. Epub ahead of print. PMID: 38677902.

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