Notícia

Inteligência Artificial pode ajudar a predizer o sucesso da reabilitação em dependentes químicos

Mart Production via Pexels

Fonte

UPM | Universidade Politécnica de Madri

Data

terça-feira, 16 novembro 2021 06:00

Áreas

Bioengenharia. Inteligência Artificial. Neurociências.

Nas últimas décadas, a Inteligência Artificial vem demonstrando seu potencial e utilidade em inúmeras pesquisas na área biomédica. As técnicas de aprendizado de máquina são capazes de extrair novos conhecimentos de conjuntos de dados, bem como fazer previsões e identificar padrões e fatores de interesse.

O projeto ProTheOS foi capaz de usar essas técnicas para prever o sucesso no tratamento de pacientes com dependência de cocaína com resultados muito bons. O trabalho foi possível graças ao trabalho conjunto entre o Grupo de Bioengenharia e Telemedicina da Universidade Politécnica de Madri (UPM) e o Centro de Atenção Integral a Dependentes de Cocaína da Clínica Nuestra Señora de la Paz, na Espanha, com a colaboração da IBM. A pesquisa mostrou a importância da consideração conjunta de fatores relacionados à personalidade, funcionamento cognitivo, tratamento medicamentoso e tratamentos anteriores do paciente como variáveis ​​importantes na previsão do sucesso terapêutico. Assim, a inteligência artificial é vista como uma ferramenta de personalização terapêutica promissora.

Pessoas com transtornos de dependência química são pacientes complexos, principalmente devido à multiplicidade de fatores pelos quais são influenciados. Essas pessoas representam um grande ônus para os sistemas sócio-sanitário e econômico, tanto pelos custos associados aos tratamentos médicos e farmacológicos, quanto pelas complicações associadas. A toxicodependência tende a andar de mãos dadas com outras doenças, provocando novo aumento dos custos com saúde, perda de produtividade por invalidez e aumento das mortes prematuras. Outras repercussões relevantes aparecem no ambiente imediato do paciente, afetando a saúde mental e o bem-estar de entes queridos, bem como os índices de violência e a sobrecarga do sistema jurídico penal.

O acesso aos tratamentos de reabilitação da dependência química é insuficiente e desigual, dependendo fortemente de fatores como a região e a droga usada. Esses problemas de cobertura e especificidade são previstos com pior prognóstico devido à crise global causada pelo COVID-19.

Para melhorar o sucesso do tratamento do paciente dependente químico, é necessário identificar os principais fatores de risco associados ao abandono do tratamento. É o que tem feito a equipe de pesquisadores do Grupo de Bioengenharia e Telemedicina da UPM e do Centro de Atenção Integral a Dependentes de Cocaína da Clínica Nuestra Señora de la Paz, em conjunto com colaboradores da IBM.

“O resultado do nosso trabalho consiste em um modelo preditivo para estimar o sucesso do tratamento hospitalar com cocaína baseado em um conjunto heterogêneo de características multidimensionais, com variáveis ​​referentes a tratamentos anteriores, exploração mental, funcionamento cognitivo, personalidade, hábitos de consumo e medicamentos tratamento ”, afirmou a Dra. María Elena Hernando, pesquisadora da UPM e responsável pelo projeto.

A ferramenta inteligente desenvolvida permite prever o desfecho em tratamento residencial com 82% de acerto, podendo ser utilizada como um novo elemento de auxílio à decisão do profissional clínico de encaminhar o paciente ao recurso de tratamento. “Com o uso dessa ferramenta, a taxa de abandono do tratamento pode ser reduzida em 37%, melhorando a utilização dos recursos disponíveis e as perspectivas de reintegração dos pacientes tratados. Isso também reduziria o custo associado à evasão [do tratamento]”, disse o Dr. José Tapia Galisteo, pesquisador da UPM que criou e avaliou a ferramenta de inteligência artificial.

Este é o primeiro estudo a usar técnicas de aprendizado de máquina em uma amostra da população europeia com transtorno do uso de cocaína. O tamanho da amostra de pacientes utilizada também é o maior já utilizado neste contexto. “Os resultados obtidos mostram que a aplicação de técnicas de aprendizagem de máquina na psiquiatria da toxicodependência seria um método promissor para a personalização de vias terapêuticas na toxicodependência se fossem utilizadas como ferramentas de auxílio à decisão na prática clínica”, concluíram os pesquisadores.

Os resultados do estudo foram publicados na revista científica IEEE Access.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Politécnica de Madri (em espanhol).

Fonte: Universidade Politécnica de Madri. Imagem: Mart Production via Pexels.

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