USP desenvolve modelo inteligente para predição de mortes em UTIs

Na crise de saúde pública causada pelo novo coronavírus (SARS-CoV-2), alguns países chegaram ao colapso, sem capacidade de atender todas as vítimas da COVID-19 em seus sistemas públicos de saúde. Nesse cenário, o uso da Inteligência Artificial (IA) poderia ser muito útil aos médicos, a partir da predição do risco de morte de pacientes em Unidades de Terapia Intensiva (UTIs), sem comprometer a ética. Em breve, a área da saúde poderá contar com mais essa ferramenta.

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Pelo menos é a essa conclusão a que chegou o cientista de dados Flávio Monteiro, em artigo que será publicado no mês de julho, no Journal of Biomedical Informatics. A partir da IA, Monteiro investiga e desenvolve uma seleção de atributos para predição de mortalidade em UTIs, na FFCLRP da USP.

No modelo de IA desenvolvido para predizer, com maior precisão, o risco de mortalidade dos pacientes, Monteiro explica, para o Jornal da USP, que “ele poderá ser ajustado a variáveis locais a fim de ser utilizado como ferramenta por profissionais de saúde para, por exemplo, eleger, entre os pacientes, os que precisam ser internados nos leitos de UTI com maior urgência”.

Para isso, o cientista trabalhou com uma base de dados de 12 mil pessoas que passaram por UTIs de hospitais nos Estados Unidos. Entre os dados disponíveis, estavam informações sobre as condições fisiológicas dos pacientes e dos resultados (sobrevivência ou morte) dos tratamentos aplicados em 48 horas de internação nas UTIs.

Precisão

Durante o desenvolvimento, o modelo foi treinado para criar padrões que eram capazes de avaliar o quanto as condições de novos pacientes apontavam para hipóteses de sobrevivência. De acordo com o pesquisador, os resultados dos testes “sugerem que os algoritmos são mais precisos do que os protocolos convencionais utilizados nas UTIs”. Dessa forma, essas informações colaborariam com os profissionais da saúde na definição de uma ordem de prioridade para a internação, por exemplo.

Além disso, Monteiro destaca que a nova ferramenta é mais precisa que os modelos de pontuação (scores) utilizados hoje para isso, como o Sequential Organ Failure Assessment (SOFA). “Levando em conta os avanços computacionais e estatísticos dos últimos anos, esses escores se mostram defasados. E, de fato, são, a julgar pelos baixos níveis de previsão de óbito, quando são utilizados em UTIs”, explica o cientista.

Outro ponto para o uso da IA nesses casos de predição é quem além de mais eficiente, o sistema pode ser mais viável, quando o assunto são os custos. Isso porque o sistema agrupará informações coletadas dos pacientes e, por isso, demanda menos tempo dos profissionais para as análises individuais. Isso que permitiria que o profissional da saúde se dedicasse mais ao paciente, por exemplo.

Entre os modelos já existentes de predição que usam 43 variáveis, o da USP trabalha com apenas 12, ou seja, é também mais ágil. Para isso, são coletadas informações como idade, peso, estatura, frequência cardíaca e indicadores renais, no momento da internação.

Pontos éticos

A principal questão colocada pelo uso dessa IA é que, se um sistema, poderia ser responsável por escolher entre quem será atendido (terá chances de sobreviver) e quem não terá o atendimento médico necessário. Para isso, além da necessidade de uma grande discussão entre os profissionais da saúde e a sociedade, o sistema precisaria ser, completamente, esmiuçado.

Para o professor Fernando Meloni, co-orientador dessa pesquisa, o modelo criado apenas “processa as informações técnicas, ou seja, os dados de sinais vitais e biométricos do paciente, auxiliando os médicos a tomarem decisões”. Dessa forma, a IA pode contribuir para “diminuir a subjetividade na tomada de decisão, fornecendo um parâmetro técnico para que o profissional de saúde possa tomar suas decisões de maneira mais segura dentro do ambiente de UTIs”.

No entanto, o pesquisador explica que os aspectos éticos e legais devem ser considerados no momento em que os profissionais tomam a decisão, conforme os códigos de ética e legislação vigentes, ou seja, é uma ferramenta adicional. O modelo “considera apenas os critérios técnicos sobre as chances de o paciente sobreviver e pode ser mais uma informação para a decisão tomada pelos profissionais de saúde. A máquina não substitui o ser humano. Pelo contrário, ela funciona como uma ferramenta, fornecendo informações e auxiliando o profissional de saúde”, afirma Meloni.

O desenvolvimento da tecnologia foi orientado pela professora Alessandra Alaniz Macedo, do Departamento de Computação e Matemática, além dos professores Fernando Meloni e José Augusto Baranauskas, todos da FFCLRP (Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto - USP).

Fonte: Jornal da USP