Notícia

Inteligência Artificial e robôs podem ajudar a detectar infecções do trato urinário precocemente

pressfoto via Freepik

Fonte

Universidade de Edimburgo 

Data

quinta-feira, 8 dezembro 2022 12:30

Áreas

Análises Clínicas. Bioengenharia. Bioinformática. Biologia. Computação. Engenharia Biomédica. Inteligência Artificial. Medicina. Robótica. Saúde Pública.

O projeto FEATHER, com financiamento de de £ 1,1 milhão (cerca de R$ 7 milhões) e liderado pela Escola de Informática da Universidade de Edimburgo, no Reino Unido, visa aumentar o bem-estar dos pacientes e reduzir o número de resultados graves de diagnósticos incorretos ou tardios de infecções do trato urinário (ITUs).

Os pesquisadores esperam que as técnicas de resolução de problemas – combinadas com inteligência artificial (IA) e a robótica – detectem infecções precocemente e diminuam a prescrição excessiva de antibióticos para a doença.

Uma equipe de especialistas da Universidade de Edimburgo e da Universidade Heriot-Watt, também no Reino Unido, está trabalhando com a Blackwood Homes and Care e a Leuchie House para desenvolver software de IA e robôs interativos para alertar os médicos sobre uma possível ITU de pacientes internados.

Mudanças de comportamento

Sensores, colocados nos quartos dos pacientes, irão recolher dados sobre as suas atividades diárias. A tecnologia será capaz de detectar mudanças no comportamento ou nos níveis de atividade de uma pessoa, o que desencadeará uma interação com o robô.

Mudanças de comportamento podem incluir variações no ritmo e movimento da caminhada, padrões de sono alterados e aumento de idas ao banheiro. A plataforma FEATHER combinará e analisará esses dados para sinalizar possíveis sinais de infecção, antes que um indivíduo ou cuidador perceba que há um problema.

Infecção comum

As infecções do trato urinário são um dos tipos mais comuns de infecção, afetando cerca de 150 milhões de pessoas em todo o mundo anualmente. Os primeiros sinais de uma ITU também podem ser difíceis de reconhecer porque os sintomas – incluindo dor, temperatura, frequência urinária, mudanças nos padrões de sono e tremores – variam de acordo com a idade da pessoa e as condições de saúde existentes.

O diagnóstico pode ser difícil, com análise laboratorial, processo que leva até 48 horas, fornecendo o único resultado definitivo.

Ao lançar o alerta precocemente, o projeto pode permitir que um clínico geral tenha tempo para aguardar os resultados dos exames de urina, para garantir a prescrição adequada de antibióticos, reduzindo o custo para o sistema de saúde e melhorando os resultados para o paciente.

Diagnóstico

O diagnóstico precoce também deve reduzir o número de pacientes graves e reduzir o número de casos que evoluem para sepse, insuficiência renal e até mesmo óbito.

Os aspectos de IA e a implementação do projeto serão liderados pelo professor Dr. Kia Nazarpour, pelo Dr. Nigel Goddard e pela Dra. Lynda Webb, da Escola de Informática de Edimburgo. A interação entre humanos e robôs será conduzida pela professora Dra. Lynne Baillie, auxiliada pelo Dr. Mauro Dragone, da Universidade Heriot-Watt.

A tecnologia será desenvolvida e testada no novo Assisted Living Lab no National Robotarium, onde a equipe fará testes extensivos em um ambiente realista de assistência social.

“Esta plataforma de dados exclusiva ajudará indivíduos, cuidadores e médicos a reconhecer os sinais de possíveis infecções do trato urinário muito mais cedo, ajudando a solicitar as investigações e os exames médicos necessários. A detecção precoce torna possível o tratamento oportuno, melhorando os resultados para os pacientes, diminuindo o número de pessoas que se apresentam no pronto-socorro e reduzindo custos para o sistema de saúde”, disse o professor Kia Nazarpour, líder do projeto e professor de Saúde Digital na Escola de Informática da Universidade de Edimburgo.

Acesse a notícia completa na página da Universidade de Edimburgo (em inglês).

Fonte: Universidade de Edimburgo. Imagem: pressfoto via Freepik.

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