Um sistema de apoio à decisão clínica assistido por inteligência artificial reduz exacerbações de asma em crianças na atenção primária?
Resposta curta: Em ensaio clínico randomizado, o sistema A-GPS não reduziu a frequência de exacerbações de asma em comparação ao cuidado usual, mas diminuiu significativamente o tempo de revisão de prontuários eletrônicos pelos clínicos, sugerindo maior eficiência no manejo da asma infantil na atenção primária.
Resposta
O estudo avaliou a efetividade e a eficiência do Asthma-Guidance and Prediction System (A-GPS), uma ferramenta de apoio à decisão clínica assistida por inteligência artificial, no manejo da asma infantil. Trata-se de um ensaio clínico randomizado pragmático, de centro único, realizado por um ano em um serviço de atenção primária pediátrica, com crianças menores de 18 anos e seus 42 profissionais de saúde.
Os participantes foram estratificados em três grupos conforme a gravidade da asma, o status de cuidado e o diagnóstico, e randomizados para receber relatórios trimestrais do A-GPS (grupo intervenção) ou cuidado usual (grupo controle). O desfecho primário foi a ocorrência de exacerbação de asma em um ano; os secundários incluíram o tempo gasto pelos clínicos para revisar prontuários eletrônicos.
Os resultados mostraram que a proporção de crianças com exacerbação diminuiu em ambos os grupos em relação ao basal, mas não houve diferença significativa entre os grupos (12% no grupo intervenção vs. 15% no controle; Odds Ratio 0,82; IC95% 0,374-1,96; P=0,626). Por outro lado, o A-GPS reduziu significativamente o tempo de revisão de prontuários para o manejo da asma (mediana de 3,5 min vs. 11,3 min; p<0,001).
Os custos médios de saúde durante o estudo foram menores no grupo intervenção, embora sem significância estatística (p=0,12). Entre os que tiveram a primeira exacerbação, o grupo intervenção apresentou acompanhamento mais oportuno, mas também sem diferença significativa. Não houve diferença na proporção de tempo com asma bem controlada entre os grupos.
Os autores concluem que a intervenção baseada no A-GPS apresentou redução de exacerbações semelhante ao cuidado usual, mas pode reduzir a carga de trabalho dos clínicos na revisão de prontuários, resultando em manejo mais eficiente. Um ensaio clínico randomizado maior é necessário para confirmar esses achados.
O que o estudo mostrou
Ensaio clínico randomizado pragmático, de centro único, com 184 crianças com asma (90 no grupo intervenção e 94 no controle) e 42 profissionais de saúde. O desfecho primário foi exacerbação de asma em um ano. Não houve diferença significativa na frequência de exacerbações entre os grupos (12% vs. 15%; OR 0,82; IC95% 0,374-1,96; P=0,626). O tempo de revisão de prontuários foi significativamente menor no grupo intervenção (mediana 3,5 min vs. 11,3 min; p<0,001).
Limitações
O resumo não informa detalhes sobre o poder estatístico do estudo, a adesão dos clínicos às recomendações do sistema, ou a duração do seguimento além de um ano. Trata-se de estudo de centro único, o que limita a generalização. Os autores mencionam a necessidade de um ensaio clínico randomizado maior para confirmar os achados.
Aplicação no consultório
A ferramenta de apoio à decisão clínica assistida por inteligência artificial pode otimizar o tempo do clínico na revisão de prontuários, permitindo maior eficiência no manejo da asma infantil. Embora não tenha reduzido exacerbações em comparação ao cuidado usual, a redução do tempo gasto em tarefas administrativas pode liberar tempo para o atendimento clínico. A implementação requer integração com prontuários eletrônicos e treinamento da equipe.
Estudo citado
Artificial intelligence-assisted clinical decision support for childhood asthma management: A randomized clinical trial. PloS one, 2021.
Autores: Seol HY, Shrestha P, Muth JF, Wi CI, Sohn S, Ryu E, Park M, Ihrke K, Moon S, King K, Wheeler P, Borah B, Moriarty J, Rosedahl J, Liu H, McWilliams DB, Juhn YJ.
DOI: 10.1371/journal.pone.0255261 · PubMed: PMID 34339438
Perguntas para aprofundar
- Qual o impacto do apoio à decisão clínica assistido por inteligência artificial na carga de trabalho dos médicos na atenção primária?
- Sistemas de apoio à decisão clínica melhoram o controle da asma em crianças?
- Como a inteligência artificial pode auxiliar na predição de exacerbações de asma na prática pediátrica?
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