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Inteligência Artificial reduz o risco relacionado ao banho no leito em UTI

Fonte

FAPEMIG | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais

Data

terça-feira. 18 junho 2024 15:00

A Inteligência Artificial (IA) está chegando às Unidades de Terapia Intensiva (UTIs), para facilitar tomadas de decisão e preservar vidas de pacientes em estado crítico.

Um novo estudo, publicado este ano na Revista Brasileira de Enfermagem, registra a utilização, pela primeira vez, de IA para estimar o tempo de execução do banho em leito em pacientes críticos, internados em UTIs. O projeto foi apoiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG) e pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). A Dra. Luana Vieira Toledo, coordenadora do estudo e professora do Departamento de Medicina e Enfermagem da Universidade Federal de Viçosa (UFV), contou que o banho no leito é uma prática comum nas UTIs que apresenta riscos para quem o recebe.

“O ato de banhar pode parecer simples e rotineiro, mas para um paciente que está acamado, dependente de cuidados, não é tão simples assim. Se não há rigor adequado, você pode gerar maior risco de infecção”, explicou. Durante o procedimento, a equipe de enfermagem toma uma série de cuidados, prezando pela segurança física do paciente, pois cada movimentação gera gasto de energia que pode causar variações importantes nos sinais vitais, com risco de provocar paradas cardíacas.

Na rotina de muitas UTIs, a intervenção é distribuída entre os profissionais da equipe de enfermagem de forma aleatória, sem avaliação da demanda assistencial de cada paciente e da carga de trabalho requerida. “Muitas vezes, o técnico de enfermagem tem que dar banho em vários pacientes durante o turno dele. São quatro, cinco, até 10 banhos por turno”, contou a Dra. Luana Toledo. Dessa forma, não é possível garantir que todos os profissionais tenham a mesma carga de trabalho no fim do dia.

A ideia foi encontrar uma maneira de prever o tempo de banho que cada paciente irá demandar, garantindo um ganho gerencial e assistencial ao fornecer uma ferramenta digital que oriente a tomada de decisão dos profissionais de Enfermagem e a divisão do trabalho de forma mais igualitária entre os técnicos, inclusive evitando expor o paciente a riscos desnecessários.

“Se, a partir da predição do tempo de banho, a gente percebe que será muito demorado (tempo superior a 20 minutos) e, ao avaliarmos o paciente, percebermos que ele não está estável devemos nos questionar: será que compensa dar o banho nele hoje?  […] Um paciente que demanda um banho mais prolongado provavelmente exige maior demanda assistencial, mas precisamos pensar que a condição clínica dele pode não permitir um banho com duração superior a 20 minutos porque é considerado um banho com risco para instabilidade hemodinâmica”, explicou a Dra. Luana Toledo.

Inteligência Artificial

Para solucionar o problema, a pesquisadora testou diferentes métodos de IA para predizer o tempo de banho, considerando o estado de saúde de cada paciente.  A equipe de pesquisa chegou às chamadas Redes Neurais Artificiais (RNA) – metodologia inspirada na arquitetura dos neurônios humanos – para reconhecer padrões diante de uma quantidade grande de dados e reproduzir aprendizado.

O algoritmo utilizado na pesquisa recorre ao banco de dados produzido ainda durante a pesquisa de doutorado de Luana Toledo. Para o estudo, a pesquisadora realizou, juntamente com outros pesquisadores assistentes, o banho de leito de 50 pacientes críticos em uma UTI na cidade de Viçosa. Foram coletadas informações sociodemográficas e clínicas, como o tempo de execução do banho, idade, gênero, presença de comorbidades, uso de sedativos e dispositivos invasivos utilizados para o tratamento de pacientes críticos.

A ferramenta conseguiu alcançar uma precisão de 68,6% na previsão do tempo de banho dos pacientes acamados. Para validar os resultados e ampliar o banco de dados, a equipe de pesquisa avançou na coleta de dados em outras três unidades de terapia intensiva. Até então, já são dados de mais 300 banhos realizados em diferentes instituições para verificar a qualidade dos resultados do algoritmo e a necessidade de incluir novas variáveis.

A pesquisa segue na construção de uma ferramenta online que deve ser disponibilizada gratuitamente. O aplicativo web servirá para orientar as equipes de enfermagem na tomada de decisão sobre a realização do banho no leito de forma mais segura e na otimização da divisão do trabalho de forma equânime, contribuindo com a redução da sobrecarga e absenteísmo dos profissionais da saúde responsáveis pela função nas UTIs.

Acesse o artigo científico completo.

Acesse a notícia completa na página da FAPEMIG.

Fonte: Júlia Rodrigues, FAPEMIG.

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