A inteligência artificial pode prever quais pacientes precisam de tratamento de emergência. Isso significa, de acordo com a pesquisa do George Institute for Global Health, da Universidade de Oxford, que o escaneamento de registros eletrônicos de saúde poderia marcar com precisão casos prioritários.
Entenda o estudo
Os dados pesquisados são de 4,6 milhões de pacientes de 1985 a 2015, através do Datalink Clinical Practice Research. Suas descobertas, publicadas na revista PLOS Medicine, significam que as autoridades de saúde podem efetivamente monitorar as necessidades de um paciente e evitar admissões não planejadas, que são uma fonte importante de gastos com a saúde.
“Nossas descobertas mostram que com grandes conjuntos de dados que contêm informações ricas sobre indivíduos, os modelos de aprendizado das máquinas superam um dos melhores modelos estatísticos convencionais”, disse Fatemeh Rahimian, ex-cientista de dados do The George Institute UK, que liderou a pesquisa. “Achamos que isso ocorre porque os modelos de aprendizagem das máquinas capturam e ‘aprendem’ automaticamente a partir de interações entre os dados que não conhecíamos anteriormente”, explica.
Uma ampla gama de fatores foi levada em conta para cada exame, incluindo idade, sexo, etnia, condição socioeconômica, história familiar, fatores de estilo de vida, doenças, medicação e estado civil, bem como o tempo desde o primeiro diagnóstico, o último uso do sistema e os mais recentes testes laboratoriais.
Usando mais variáveis combinadas com informações sobre o seu tempo, os modelos de aprendizagem das máquinas foram preparados para fornecer uma previsão mais completa do risco de internação hospitalar de emergência do que quaisquer modelos utilizados anteriormente.
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“Havia mais de 5,9 milhões de internações hospitalares de emergência registradas no Reino Unido em 2017 e uma grande parte delas era evitável”, disse Rahimian. A pesquisadora explicou também que a equipe queria “fornecer uma ferramenta que permitisse aos profissionais de saúdes monitorar com precisão os riscos enfrentados por seus paciente e, como resultado, tomar melhores decisões em relação à triagem de pacientes e aos cuidados que poderiam ajudar a reduzir o ônus das internações de emergência”.
O estudo surge apenas algumas semanas depois de um hospital do sistema de saúde do Reino Unido ter se tornado o primeiro a usar robôs de inteligência artificial como secretários em um esforço para cortar custos. O Hospital de Ipswich tem “empregado” três trabalhadores virtuais para liberar o pessoal de tarefas rotineiras e repetitivas, tais como apresentação de exames e os resultados dos testes de sangue.
Acredita-se que isso permita que médicos reais tenham mais tempo para se concentrar no atendimento ao paciente, deixando o sistema sendo oito vezes mais produtivo do que a equipe humana, afirma a entidade. O sistema, que é gerido por um computador, está em vigor desde julho e salvou mais de 500 horas de trabalho, de acordo com o vice-diretor da entidade que controla o hospital, TIC Darren Atkins.
Fonte: Medical Xpress
