O sistema de IA do hospital canadense reduz as mortes inesperadas em 26%, fornecendo alertas em tempo real para pacientes de alto risco

Os hospitais estão constantemente buscando maneiras de identificar rapidamente os pacientes que podem estar em risco de deterioração súbita. Esse intervalo de tempo pode ser a diferença entre salvar ou perder uma vida. A boa notícia é que a IA está se mostrando uma bênção nesse setor. Um novo estudo Canadense canadense tem uma solução - uma inteligência artificial projetada para dar aos profissionais de saúde um alerta antecipado. Esse sistema, conhecido como CHARTwatchfoi introduzido no St. Michael's Hospitamichael's Hospita l, em Toronto, para ajudar médicos e enfermeiros a detectar sinais de alerta de declínio do paciente e reagir mais rapidamente.

O estudo constatou que a unidade de Medicina Interna Geral (GIM) do hospital observou uma redução em determinados tipos de mortes de pacientes ao usar esse sistema. Especificamente, o foco foi em mortes "não paliativas", ou seja, mortes que ocorrem sem que o paciente esteja em um estado de cuidados paliativos. Os cuidados paliativos são tratamentos especializados oferecidos a pacientes com doenças graves, muitas vezes com risco de morte, que visam melhorar a qualidade de vida em vez de curar a doença. O objetivo da ferramenta de IA era evitar mortes inesperadas ou não planejadas, em vez daquelas que ocorrem enquanto os pacientes estão recebendo cuidados paliativos.

O estudo, que abrangeu o período de 2016 a 2022, envolveu mais de 13.000 admissões de pacientes na unidade de GIM. Os resultados revelaram uma redução relativa de 26% nas mortes não paliativas durante esse período de intervenção, caindo de 2,1% para 1,6%. Embora essa redução percentual possa parecer minúscula, ela se traduz em um impacto significativo nos resultados dos pacientes. Em um ambiente hospitalar, mesmo pequenas reduções nas taxas de mortalidade podem significar dezenas de vidas salvas ao longo do tempo.

O CHARTwatch envia alertas em tempo real para os médicos, o que significa que eles podem tomar medidas imediatas quando um paciente mostra sinais de declínio, ou melhor, de declínio súbito. Entre os pacientes de alto risco identificados pelo sistema, as mortes não paliativas diminuíram de 10,3% para 7,1%. Além disso, os pacientes passaram a receber cuidados mais proativos após a implementação do CHARTwatch. Por exemplo, as doses de antibióticos e corticosteroides foram aumentadas de acordo, e os sinais vitais foram monitorados com mais frequência do que o normal.

Obviamente, esse é um desenvolvimento positivo, mas os pesquisadores incluíram palavras de cautela no artigo da pesquisa. O estudo não foi randomizado, e outros fatores desconhecidos também poderiam ter influenciado os resultados. Além disso, o estudo se concentrou em uma única unidade hospitalar, e os resultados poderiam ser muito diferentes em um ambiente maior. No entanto, esse estudo é uma forma importante de evidência de que as ferramentas de aprendizado de máquina desempenharão um papel vital na assistência médica, contribuindo para um melhor atendimento ao paciente e, com sorte, salvando várias vidas no processo.