IA em triagem e prontuário eletrônico

A inteligência artificial e os sistemas de apoio à decisão são eficazes na predição de lesões por pressão adquiridas em hospital?

Resposta

A revisão sistemática com análise bibliométrica teve como objetivo avaliar aplicações de inteligência artificial (IA) e sistemas de apoio à decisão (DSS) na predição de lesões por pressão adquiridas em hospital (HAPIs), utilizando dados de prontuários eletrônicos. A busca foi realizada em fevereiro de 2023 em quatro bases de dados e seguiu a metodologia PRISMA. Foram incluídos 39 artigos, publicados entre 2006 e 2023, sendo 40% dos estudos conduzidos nos Estados Unidos.

Os resultados mostram que a maioria dos estudos focou no uso de algoritmos de IA ou DSS para predição de HAPIs em unidades de internação, empregando diferentes tipos de dados, como prontuários eletrônicos, escalas de avaliação de lesões por pressão, conhecimento especializado e dados ambientais, para identificar fatores de risco associados ao desenvolvimento de HAPIs. Os artigos foram classificados em 27 relacionados à IA e 12 a DSS.

Apesar do volume de publicações, a conclusão dos autores é que há evidência insuficiente na literatura existente sobre o impacto real da IA ou DSS na tomada de decisão para tratamento ou prevenção de HAPIs. A maioria dos estudos revisados consiste em modelos de predição hipotéticos e retrospectivos, sem aplicação efetiva em ambientes de saúde.

Os autores destacam que as taxas de acurácia, os resultados de predição e os procedimentos de intervenção sugeridos com base na predição devem inspirar pesquisadores a combinar ambas as abordagens com dados em larga escala, trazendo uma nova via para a prevenção de HAPIs, e a investigar e adotar as soluções sugeridas para preencher as lacunas existentes nos métodos de predição com IA e DSS.

Para o médico, a revisão reforça que, no estado atual, as ferramentas de IA e DSS para predição de HAPIs ainda não têm evidência robusta de benefício clínico e devem ser vistas com cautela. A aplicação na prática clínica e na gestão do consultório requer estudos adicionais que demonstrem impacto real antes de incorporá-las rotineiramente.

O que o estudo mostrou

Revisão sistemática da literatura com análise bibliométrica, seguindo PRISMA, com busca em quatro bases de dados em fevereiro de 2023. Foram encontrados 319 artigos, dos quais 39 foram incluídos e classificados em 27 relacionados à IA e 12 a DSS. Os anos de publicação variaram de 2006 a 2023, com 40% dos estudos nos Estados Unidos. A maioria focou em algoritmos de IA ou DSS para predição de HAPIs em unidades de internação, usando prontuários eletrônicos, escalas de avaliação e outros dados para identificar fatores de risco. A conclusão principal é que há evidência insuficiente sobre o impacto real dessas ferramentas na decisão clínica, pois a maioria são modelos hipotéticos e retrospectivos sem aplicação prática.

Limitações

O resumo não informa detalhes sobre a qualidade metodológica dos estudos incluídos, nem sobre heterogeneidade entre eles. A principal limitação apontada pelos autores é que a maioria dos estudos revisados consiste em modelos de predição hipotéticos e retrospectivos, sem aplicação real em ambientes de saúde, o que impede conclusões sobre eficácia clínica. O resumo também não informa limitações relacionadas à busca ou à seleção dos artigos.

Aplicação no consultório

A revisão indica que, no momento, não há evidências suficientes para recomendar a incorporação rotineira de sistemas de IA ou DSS para predição de lesões por pressão na prática clínica. Para o consultório, isso significa que tais ferramentas devem ser avaliadas com cautela, priorizando métodos validados e diretrizes estabelecidas. Gestores devem aguardar estudos com aplicação prática e dados em larga escala antes de investir nessas tecnologias. A revisão também sugere que pesquisadores e clínicos podem se envolver em estudos para testar essas soluções, mas a adoção imediata não é justificada pelas evidências atuais.

Estudo citado

Leveraging artificial intelligence and decision support systems in hospital-acquired pressure injuries prediction: A comprehensive review. Artificial intelligence in medicine, 2023.
Autores: Toffaha KM, Simsekler MCE, Omar MA.
DOI: 10.1016/j.artmed.2023.102560 · PubMed: PMID 37295900

Perguntas para aprofundar

• Quais são os fatores de risco para lesões por pressão adquiridas em hospital identificados por modelos de IA?
• Como os sistemas de apoio à decisão podem ser integrados ao prontuário eletrônico para predição de lesões por pressão?
• Quais lacunas metodológicas precisam ser superadas para validar a IA na prevenção de lesões por pressão?

Mais sobre IA em triagem e prontuário eletrônico

• A inteligência artificial já pode ser usada na prática clínica para detectar, prever e classificar a neuropatia periférica diabética?
• A aplicação de inteligência artificial pode melhorar o desempenho da triagem em departamentos de emergência?
• Como o processamento de linguagem natural pode apoiar a decisão clínica e a busca automatizada de informações em prontuários eletrônicos?
• Como a inteligência artificial está sendo aplicada na medicina de emergência e quais são os principais desafios?
• Algoritmos de inteligência artificial são eficazes para prever lesão renal aguda em adultos hospitalizados?

Todas as perguntas sobre IA em triagem e prontuário eletrônico · Todos os temas · Versão em markdown