Notícia

Unicamp testa modelo de inteligência artificial em pacientes com doenças cardíacas crônicas

Unsplash

Fonte

Unicamp | Universidade Estadual de Campinas

Data

quinta-feira, 14 novembro 2019 10:20

Áreas

Medicina. Cardiologia. Inteligência Artificial.

Uma pesquisa conduzida no Laboratório Aterolab da Faculdade de Ciências Médicas da Universidade Estadual de Campinas (FCM-Unicamp) testou o uso da inteligência artificial para identificar pacientes com doenças coronarianas crônicas e classificá-los com maior ou menor risco a eventos clínicos adversos. O modelo – baseado em algoritmos – permitiu ainda estimar os custos desses pacientes para o Sistema Único de Saúde (SUS). A finalidade do estudo, de acordo com os pesquisadores da Unicamp, é aumentar a precisão da alta hospitalar e ajudar nas decisões médicas.

“Quando o médico atende um paciente grave com doença coronariana aguda, ele precisa decidir se o paciente pode ter alta, se precisa de outro tipo de intervenção ou de cuidados de alto custo, se pode ir para um hospital da rede pública ou ficar em hospital de alta complexidade. Para facilitar essa decisão, criamos alguns algoritmos sofisticados baseados em equações a partir da soma de características dos pacientes”, explicou o cardiologista Dr. Andrei Sposito, coordenador do Aterolab e orientador da pesquisa.

Usando dados de prontuários de pacientes atendidos em hospitais públicos e privados, os pesquisadores analisaram 1.089 indivíduos com síndromes coronarianas agudas entre 2006 e 2018 e modelaram 29 variáveis clínicas possíveis para pacientes cardíacos. Essas variáveis incluíram sinais vitais, dados coronariográficos, diagnósticos e dados laboratoriais. Para as análises de custos, os pesquisadores consideraram a possibilidade de nova revascularização, mortes cardiovasculares e não cardiovasculares, tratamento dialítico crônico, hospitalizações e acidentes vasculares cerebrais (AVC).

Após a captura das informações coletadas dos prontuários em papel ou no formato eletrônico, os dados foram inseridos no sistema e o computador foi “treinado” para simular os possíveis cenários para o paciente com doença coronariana crônica. Depois, a cada novo dado coletado durante o atendimento clínico ou ambulatorial e inserido no sistema, o computador se recalibra.

“O computador aprende com cada resultado e informa ao médico a melhor conduta clínica para o paciente. A partir desse trabalho, conseguimos prever 92% dos eventos clínicos que um paciente pode vir a ter. Identificamos, ainda, pacientes de alto risco para síndromes coronarianas agudas cujo custo foi quase cinco vezes maior. A aplicação da inteligência artificial para esses pacientes pode representar uma economia de quase R$ 50 milhões por ano para os hospitais brasileiros. Além disso, teremos certeza que os pacientes mais graves estarão recebendo um tratamento mais exato”, disse o cardiologista Dr. Luiz Sérgio de Carvalho, pesquisador do Aterolab e autor principal do estudo.

A pesquisa foi apresentada no início de novembro durante o International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research (ISPOR) Europe 2019, na Dinamarca, e ficou em primeiro lugar como melhor trabalho. O ISPOR é o mais importante congresso europeu de inovação.

Acesse a notícia completa na página da da Unicamp.

Fonte: Edimilson Montalti, Jornal da Unicamp. Imagem: Unsplash.

Em suas publicações, o Portal Tech4Health da Rede T4H tem o único objetivo de divulgação científica, tecnológica ou de informações comerciais para disseminar conhecimento. Nenhuma publicação do Portal Tech4Health tem o objetivo de aconselhamento, diagnóstico, tratamento médico ou de substituição de qualquer profissional da área da saúde. Consulte sempre um profissional de saúde qualificado para a devida orientação, medicação ou tratamento, que seja compatível com suas necessidades específicas.