Em uma enfermaria movimentada do Hospital St. Michael, no centro de Toronto, um dos pacientes de Shirley Bell sofria de uma mordida de gato e febre, mas parecia saudável – até que um alerta de um sistema de alerta precoce baseado em IA lhe disse que ele estava mais doente do que antes. visto.
Embora a equipe médica normalmente verificasse os exames de sangue por volta do meio-dia, a tecnologia mostrava os resultados recebidos com várias horas de antecedência. Esse alerta mostrou que a contagem de glóbulos brancos do paciente estava “muito, muito alta”, lembra Bell, enfermeira clínica do programa de medicina geral do hospital.
A causa foi a celulite, uma infecção bacteriana da pele. Sem tratamento imediato, pode causar danos significativos aos tecidos, amputação e até morte. Bell disse que o paciente recebeu antibióticos rapidamente para evitar os piores cenários, em grande parte graças à tecnologia de IA proprietária da equipe, chamada Chartwatch.
“Existem muitos outros cenários em que a condição do paciente é reconhecida mais cedo, a enfermeira é alertada mais cedo e a intervenção ocorre mais cedo”, disse ela. “Isso não substitui a enfermeira de cabeceira, na verdade melhora o atendimento.”
Um ano e meio de estudo no Chartwatch, publicado segunda-feira Um estudo publicado no Canadian Medical Association Journal descobriu que o uso do sistema de IA levou a uma redução notável de 26% no número de mortes inesperadas entre pacientes hospitalares.
“Estamos felizes por estarmos salvando vidas”, disse o coautor Dr. Muhammad Mamdani, vice-presidente de ciência de dados e análise avançada da Unity Health Toronto e diretor do Centro de Pesquisa e Educação em IA em Medicina da Faculdade de Medicina Temerty da Universidade de Toronto.
“Um sinal promissor”
A equipe de pesquisa examinou mais de 13.000 internações na enfermaria de medicina interna geral do St. Michael – uma unidade de 84 leitos que trata alguns dos pacientes mais complexos do hospital – para avaliar o impacto da ferramenta nesta população de pacientes com milhares de internações em departamentos de outras especialidades. comparar.
“Durante o mesmo período, não vimos nenhuma mudança nestas mortes inesperadas nos outros departamentos do nosso hospital que não usaram o Chartwatch”, disse o autor principal, Dr. Amol Verma, cientista clínico do St. Michael’s, um dos três locais da rede hospitalar Unity Health Toronto, e Temerty Professor de Pesquisa em IA e Educação em Medicina na Universidade de Toronto.
“Esse foi um sinal promissor.”
A equipe de IA da Unity Health começou a desenvolver o Chartwatch em 2017. Isto baseou-se nas sugestões da equipe de que a previsão de mortes ou doenças graves poderia ser áreas importantes onde o aprendizado de máquina poderia fazer uma diferença positiva.
A tecnologia passou por vários anos de desenvolvimento e testes intensivos antes de ser implantada em outubro de 2020, disse Verma.
“Chartwatch mede cerca de 100 entradas de [a patient’s] “Os pacientes precisam se envolver com os dados médicos que atualmente são coletados rotineiramente como parte dos cuidados médicos”, explicou ele. “Portanto, os sinais vitais de um paciente, sua frequência cardíaca, sua pressão arterial… todos os resultados dos exames laboratoriais feitos diariamente.”
A ferramenta funciona em segundo plano junto com as equipes clínicas, monitorando quaisquer alterações no prontuário médico de uma pessoa “e fazendo uma previsão dinâmica a cada hora sobre se a condição do paciente provavelmente piorará no futuro”, disse Verma à CBC News.
Isto pode significar que a condição de uma pessoa está a deteriorar-se, necessitando de cuidados intensivos ou mesmo à beira da morte, e os médicos e enfermeiros terão então a oportunidade de intervir.
Em alguns casos, estas intervenções incluem o aumento da intensidade do tratamento para salvar a vida dos pacientes ou a prestação precoce de cuidados paliativos em situações em que os pacientes já não podem ser salvos.
Em ambos os casos, dizem os investigadores, o Chartwatch parece complementar o julgamento dos próprios médicos e conduzir a melhores resultados para pacientes frágeis, ajudando a prevenir mais mortes súbitas e potencialmente evitáveis.
A IA na saúde está em ascensão
Além da sua aplicação na medicina, a inteligência artificial tem atraído muita atenção – e também ventos contrários – nos últimos anos.
Desde a controvérsia em torno do uso de software de aprendizado de máquina para escrever ensaios acadêmicos até preocupações sobre a capacidade da inteligência artificial de criar conteúdo de áudio e vídeo realista que imite celebridades reais, políticos ou cidadãos comuns, há muitas razões para favorecer que esta nova tecnologia seja cautelosa em relação a .
O próprio Verma disse que estava cético há muito tempo. Mas nos cuidados de saúde, sublinhou, estas ferramentas têm um enorme potencial para resolver a escassez de mão-de-obra que assola o sistema de saúde do Canadá, complementando os cuidados de enfermagem tradicionais.
A inteligência artificial é frequentemente referida como o futuro da saúde e já está sendo usada em hospitais canadenses. Mas a IA está longe de ser perfeita e alguns preocupam-se com os custos que podem estar envolvidos.
Muitos desses esforços ainda estão em seus estágios iniciais. Várias equipas de investigação, incluindo empresas privadas, estão a explorar formas de utilizar a IA para detectar o cancro mais cedo. Alguns estudos sugerem que tem potencial para diminuindo a pressão alta simplesmente ouvindo uma voz; outros mostram que ele pode escanear padrões cerebrais para Reconhecer sinais de uma concussão.
O Chartwatch é notável, enfatizou Verma, porque consegue realmente manter os pacientes vivos.
“Até agora, muito poucas tecnologias de IA foram realmente utilizadas em ambientes clínicos. Este é, até onde sabemos, um dos primeiros no Canadá que foi realmente implantado para nos ajudar no atendimento diário aos pacientes em nosso hospital”, disse ele.
Uma visão realista do impacto da IA na saúde
Porém, a pesquisa realizada em St. Michael tem suas limitações. Ocorreu durante a pandemia da COVID-19, numa altura em que o sistema de saúde enfrentava desafios invulgares. A equipe reconheceu que a população de pacientes do hospital municipal também é única devido à sua alta proporção de pacientes complexos, incluindo aqueles que vivem em situação de rua, vícios e problemas de saúde sobrepostos.
“Nosso estudo não foi um ensaio clínico randomizado multi-hospitalar. Aconteceu dentro de uma organização, dentro de uma unidade”, disse Verma. “Portanto, antes de podermos dizer que esta ferramenta pode ser amplamente utilizada em todo o lado, penso que precisamos de explorar a sua utilização em múltiplos contextos.”
Dr. John-Jose Nunez, psiquiatra e pesquisador da Universidade da Colúmbia Britânica que não esteve envolvido no estudo, concordou que a pesquisa precisa ser replicada em outro lugar para ter uma noção melhor de quão bem o Chartwatch funciona em outros ambientes. Ele acrescentou que a privacidade do paciente também deve ser levada em consideração ao usar novas tecnologias de IA.
Ainda assim, ele elogiou a equipe de estudo por fornecer um exemplo “real” de como o aprendizado de máquina pode melhorar o atendimento ao paciente.
“Eu realmente acho que as ferramentas de IA se tornarão outro membro da equipe de cuidados clínicos”, disse ele.
A equipe da Unity Health está confiante de que sua tecnologia será usada de forma mais ampla em sua rede hospitalar em Toronto e em outros lugares no futuro.
Grande parte deste trabalho é feito através GÊMEOSA maior rede de compartilhamento de dados hospitalares do Canadá para pesquisa e análise, disse Mamdani, vice-presidente de ciência de dados da Unity Health.
Mais de 30 hospitais em Ontário estão colaborando, disse ele, proporcionando a oportunidade de testar o Chartwatch e outras ferramentas de IA em diferentes ambientes clínicos e hospitais.
“Isso cria a base para podermos usar essas coisas muito além das nossas quatro paredes”, disse Mamdani.
