Poderá a IA ajudar a gerir a confusão nas urgências hospitalares?

A enchente de utentes com que se deparam as urgências hospitalares é uma realidade que conhecemos bem, por cá. Será que a Inteligência Artificial (IA) poderá ser aplicada neste sentido, ajudando a gerir as multidões?

Urgências hospitalares cheias não beneficiam os utentes e podem, em muitos casos, resultar em danos significativos, pela confusão, pela rapidez do atendimento e pelos diagnósticos errados. Sendo a IA uma arma que já atua em tantas frentes, um novo estudo procurou perceber como pode ajudar os médicos em contexto de urgência.

Uma investigação conduzida por investigadores da Icahn School of Medicine at Mount Sinai pretende perceber se os médicos podem utilizar a IA para analisar dados e prever se um doente que visita o serviço de urgência deve ser internado no hospital.

Tecnologias como esta poderão otimizar os processos e ajudar os profissionais de saúde. De facto, os investigadores esperam diminuir a carga sobre os médicos, permitindo que modelos avançados, como o GPT-4, ajudem a tomar essas decisões com precisão, mesmo com dados limitados. Afinal, modelos deste tipo fornecem resultados, mesmo com pouco treino e uma quantidade limitada de dados.

Para testar o conceito, os investigadores analisaram registos de sete hospitais do Mount Sinai Health System, utilizando dados estruturados, como sinais vitais, e dados não estruturados, como notas de triagem tomadas por profissionais de saúde, de mais de 864.000 visitas às urgências, excluindo os dados identificáveis dos doentes. Dessas visitas, 159.857 (18,5%) levaram o paciente a ser admitido no hospital.

Os investigadores compararam o GPT-4 com modelos tradicionais de aprendizagem automática, como o Bio-Clinical-BERT para texto e o XGBoost para dados estruturados em vários cenários, avaliando o seu desempenho na previsão de internamentos hospitalares de forma independente e em combinação com os métodos tradicionais.

Para Eyal Klang, coautor do estudo e Diretor do Programa de Investigação de IA Generativa do Icahn Mount Sinai, os resultados do estudo foram surpreendentes, uma vez que o modelo de IA foi capaz de fornecer raciocínio para decisões muito críticas. Na sua perspetiva, a IA pode melhorar a tomada de decisões dos profissionais de saúde em contextos de grande volume, como as urgências.

Esta capacidade de explicar o seu raciocínio distingue-o dos modelos tradicionais e abre novos caminhos para a IA na tomada de decisões médicas.

IA como facilitadora e não como substituta dos profissionais

Conforme ressalvado diversas vezes noutros contextos e por outras entidades, de acordo com os investigadores, o uso de IA para determinar a admissão de pacientes nas urgências continuará a ser, apenas, uma ferramenta para auxiliar os médicos, não sendo objetivo substituir os especialistas na tomada de decisões.

Mais do que isso, os investigadores partilharam que modelos de IA podem ser inseridos noutros contextos médicos, uma vez que, pelas suas capacidades, podem fornecer informações valiosas em ambientes complexos.