Ferramenta de IA prevê estado de saúde de pacientes melhor do que a maioria dos médicos

Uma nova ferramenta de IA mostrou capacidade de ler anotações médicas e prever com precisão o risco de morte dos pacientes, sua readmissão ao hospital e outros resultados importantes para o seu cuidado.

Desenvolvido por uma equipe da Escola de Medicina Grossman da Universidade de Nova York (NYU), o programa é usado em todos os hospitais afiliados à universidade, com a esperança de se tornar um padrão na área de saúde.

O estudo sobre seu valor preditivo foi publicado nesta quarta-feira (7) na revista “Nature”. O autor principal, Eric Oermann, neurocirurgião da NYU e cientista da computação, disse à AFP que, embora os modelos preditivos sem IA tenham estado ao redor da medicina há anos, eles foram pouco usados na prática, porque os dados de que necessitam exigem uma reorganização e adaptação incômoda de formato.

No entanto, “uma coisa que é comum na medicina em todos os lugares é que os médicos escrevem anotações sobre o que veem na clínica, o que discutem com os pacientes”, ressaltou o autor. “Desta forma, nossa revelação básica foi: podemos começar com as anotações médicas como fonte de dados e, depois, construir modelos preditivos com base nelas?”

O enorme modelo de linguagem chamado NYUTron foi treinado com milhões de notas médicas extraídas dos prontuários de 387.000 pessoas que receberam atendimento nos hospitais da NYU Langone entre janeiro de 2011 e maio de 2020. Os registros incluíam anotações feitas por médicos, anotações de evolução do paciente, relatórios de radiologia e instruções de alta, totalizando 4,1 bilhões de palavras.

Um dos desafios-chave para o programa foi interpretar a linguagem natural que os médicos usam em suas anotações, que varia amplamente entre os indivíduos, inclusive nas abreviações que cada um usa.

Ao analisar os registros do que foi obtido, os pesquisadores foram capazes de calcular com que frequência as previsões do programa estavam corretas. Além disso, eles testaram a ferramenta em ambientes reais e a treinaram usando registros de um hospital em Manhattan para verificar como ela se comportava em um hospital do Brooklyn, com dados demográficos diferentes dos pacientes.

No geral, o NYUTron identificou 95% das pessoas que morreram no hospital antes de receberem alta e 80% dos pacientes que seriam readmitidos em 30 dias. A ferramenta superou o desempenho da maioria das previsões dos médicos e também dos modelos atuais que não usam a IA.

No entanto, para a surpresa da equipe, “o médico mais experiente, que é, de fato, muito famoso, teve um desempenho sobre-humano, melhor do que o modelo”, ressaltou Oermann. “O ponto ideal entre a tecnologia e a medicina não é que ela sempre deva fornecer resultados sobrehumanos, e sim oferecer um ponto de partida real.”

O NYUTron também estimou corretamente o tempo de internação de 79% dos pacientes, a negação de cobertura pelo seguro em 89% dos casos e a presença de condições adicionais em 89% dos casos em que a doença principal do paciente estava acompanhada de outras condições.

A IA nunca será um substituto para a relação médico-paciente, afirma Oermann. Em vez disso, ela ajudará “a fornecer mais informações aos médicos no momento do atendimento, para que eles possam tomar decisões mais informadas”.

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