Com o avanço da tecnologia, a medicina tem usado cada vez mais a inovação tecnológica para salvar vidas. Exemplo dessa evolução é o uso da Inteligência Artificial e das técnicas de Machine Learning para identificar sinais de alerta precoce, diagnosticar doenças e prever resultados adversos em Unidades de Terapia Intensiva (UTI).
O poder do Machine Learning permite que os profissionais da saúde detectem antecipadamente indícios que possam mostrar a deterioração dos pacientes internados em emergências e permitir sua transferência rápida para UTIs, quando necessário.
Neste caso de uso, exploraremos como a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) podem salvar e aumentar a expectativa de vida dos pacientes.
O desafio de salvar vidas: Inteligência Artificial e Machine Learning como ferramentas médicas
A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) são campos de estudo avançados que permitem que máquinas executem funções específicas melhor do que os seres humanos. Usando IA e ML, diferentes tipos de dispositivos são capazes de aprender, interpretar e tomar decisões com base nos dados recebidos.
Através do acompanhamento contínuo dos pacientes, uso de modelos de Machine Learning em sensores e de dados históricos, os profissionais da saúde podem monitorar sinais vitais e analisar o comportamento dos pacientes. O que faz total diferença no difícil desafio de garantir a vida de pessoas doentes.
Quando dados históricos associados a tecnologia IA e ML podem fazer a diferença na vida de um paciente
O uso da Inteligência Artificial e Machine Learning tem resultado em diagnósticos mais precisos e permitido que os profissionais da saúde possam transferir o paciente para a Unidade de Terapia Intensiva (UTI) antes que o seu estado piore, salvando assim um número maior de vidas.
Isto é particularmente útil em situações críticas onde tempo e precisão são fundamentais para evitar complicações que possam levar à morte ou incapacidade.
Vários estudos mostraram que os pacientes que são transferidos de emergência para uma UTI, como resultado de uma deterioração súbita, têm resultados significativamente piores do que os pacientes que foram admitidos diretamente na Unidade de Terapia Intensiva ou transferidos para ela.
Esses pacientes representam apenas cinco por cento de todas as admissões hospitalares, mas representam cerca de um quarto das admissões na UTI, um quinto das mortes no hospital e perto de um oitavo de todos os dias de internação. É o que mostra o caso de sucesso de uma instituição médica de referência que adotou soluções H2O.ai.
De fato, os pacientes que passam por uma transferência não planejada para a UTI experimentam duas a cinco vezes mais mortalidade do que os admitidos diretamente na Unidade de Terapia Intensiva.
Além disso, eles permanecem no hospital em média de 8 a 12 dias a mais do que os pacientes admitidos diretamente para a UTI.
Tudo isto torna as Unidades de Terapia Intensiva mais eficientes, pois permite que os profissionais da saúde identifiquem riscos durante os tratamentos emergenciais e tomem decisões assertivas com base no Machine Learning.
Modelos de Machine Learning se tornam a solução para que os profissionais da saúde tomem decisões mais rápidas em relação ao tratamento de pacientes
Em nosso caso de sucesso, os modelos de Machine Learning foram usados para criar um Sistema Avançado de Monitoramento de Alerta que ajuda a detectar sinais de atenção médica precocemente.
A solução de monitoramento, feita com tecnologia H2O.ai, tem quatro componentes básicos: análise de risco e criação da pontuação, monitoramento e alerta, divulgação e comunicação e, finalmente – a intervenção.
Para a parte da análise de risco, que é a construção de uma pontuação que fornece o alerta, são usados dados do histórico de leitos, onde o paciente esteve nos últimos dias desde que foi internado.
Além disso, dados químicos que incluem todo o trabalho de laboratório, além dos sinais vitais ou qualquer informação de sinal vital; de comorbidades, com a presença de um ou mais transtornos (ou doenças) adicionais, levam todas as informações para os modelos, junto com dados demográficas: idade, sexo etc.
Todas essas informações são usadas através da tecnologia H2O.ai para estimar a probabilidade e os impactos de uma transferência tardia para a UTI, em caso de um sintoma súbito de um paciente.
Ao final, os dados indicam a necessidade ou não de uma mudança antecipada para a Unidade de Terapia Intensiva, reduzindo o número da mortalidade em hospitais.
Inteligência Artificial e Machine Learning estão salvando vidas através de UTIs mais eficientes
O uso de modelos de Inteligência Artificial e Machine Learning, através da tecnologia H2O.ai, torna possível salvar vidas e reduzir significativamente as taxas de mortalidade em hospitais. Desta forma, o uso destas tecnologias pode levar à melhor gestão das Unidades de Terapia Intensiva, proporcionando um ambiente hospitalar muito mais eficiente para todos.
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