Um modelo de aprendizado de máquina pode melhorar a precisão da duração cirúrgica planejada e reduzir o tempo de espera dos pacientes?
Resposta curta: Sim. Em um ensaio clínico randomizado com 683 pacientes, o modelo de aprendizado de máquina reduziu o erro absoluto médio da duração cirúrgica em 9,8 minutos e o tempo de espera dos pacientes em 33,1 minutos, sem aumentar o tempo de espera do cirurgião entre casos.
Resposta
A precisão na previsão da duração de cirurgias é um desafio para o agendamento cirúrgico, impactando pacientes, equipes e recursos. Um ensaio clínico randomizado avaliou a implementação de um modelo de aprendizado de máquina para prever a duração de cirurgias colorretais e ginecológicas em um centro oncológico.
O estudo incluiu 683 pacientes randomizados para previsão assistida por máquina ou grupo controle. O erro absoluto médio foi significativamente menor no grupo intervenção (49,5 minutos vs 59,3 minutos; diferença de -9,8 minutos; P = .03), indicando maior acurácia nas previsões.
Além disso, houve redução no tempo de espera dos pacientes na área pré-cirúrgica: 33,1 minutos por paciente em média. A redução foi de 62,4 minutos para cirurgias colorretais e 16,7 minutos para ginecológicas. O tempo entre casos (espera do cirurgião) não aumentou, e houve melhora marginal de 1,5 minutos no intervalo entre o fim de um caso e o início do seguinte.
Os pacientes também passaram em média 25,2 minutos menos na unidade antes da cirurgia, o que pode liberar recursos para outros pacientes. Esses achados sugerem que a implementação de modelos preditivos pode otimizar o fluxo cirúrgico e a gestão de recursos, sem prejuízo para a equipe cirúrgica.
Os autores concluem que previsões geradas por aprendizado de máquina podem melhorar a acurácia da duração cirúrgica, o uso de recursos pré-cirúrgicos e o tempo de espera dos pacientes, sem aumentar o tempo de espera do cirurgião entre casos.
O que o estudo mostrou
Ensaio clínico randomizado com 683 pacientes submetidos a cirurgias colorretais e ginecológicas em duas unidades de um centro oncológico. O modelo de aprendizado de máquina reduziu o erro absoluto médio da previsão de duração em 9,8 minutos (P = .03) e o tempo de espera dos pacientes em 33,1 minutos em média. Não houve aumento no tempo entre casos (espera do cirurgião).
Limitações
O resumo não informa limitações do estudo, como possíveis vieses, generalização para outras especialidades ou centros, e detalhes sobre a implementação do modelo. Além disso, os resultados são específicos para cirurgias colorretais e ginecológicas em um centro oncológico.
Aplicação no consultório
A implementação de modelos preditivos para duração cirúrgica pode auxiliar no agendamento mais preciso, reduzindo atrasos e melhorando a experiência do paciente. Para a gestão do consultório, isso significa melhor alocação de salas, equipes e recursos pré-cirúrgicos, além de potencial aumento da capacidade de atendimento. No entanto, a adoção requer integração com sistemas de agendamento e treinamento da equipe.
Estudo citado
Effect of a Predictive Model on Planned Surgical Duration Accuracy, Patient Wait Time, and Use of Presurgical Resources: A Randomized Clinical Trial. JAMA surgery, 2021.
Autores: Strömblad CT, Baxter-King RG, Meisami A, Yee SJ, Levine MR, Ostrovsky A, Stein D, Iasonos A, Weiser MR, Garcia-Aguilar J, Abu-Rustum NR, Wilson RS.
DOI: 10.1001/jamasurg.2020.6361 · PubMed: PMID 33502448
Perguntas para aprofundar
- Como um modelo de aprendizado de máquina pode ser integrado ao agendamento cirúrgico na prática clínica?
- Quais são os benefícios econômicos da redução do tempo de espera pré-cirúrgico?
- O modelo é aplicável a outras especialidades cirúrgicas além de colorretal e ginecológica?
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