CBMEDE 2022: Congresso apresenta as principais aplicações da inteligência artificial (IA) na emergência

A mesa sobre gestão e tecnologia do Congresso Brasileiro de Medicina de Emergência Adulto e Pediátrica (CBMEDE 2022) trouxe temas atualizados sobre o tópico. O médico Aleocídio Sette Balzanelo (SP) falou sobre as principais aplicações da inteligência artificial na emergência.  

O palestrante aborda as diferenças entre inteligência artificial (IA), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). IA engloba ML e DL. ML são algoritmos mais simples baseados em estatística. DL é uma composição mais complexa de algoritmos em camadas.  

Conceito do Digital Twin 

Construção de modelos digitais que simulam o comportamento do mundo real para testar hipóteses e a resposta em ambiente digital. Como exemplo foram feitos os seguintes questionamentos: “este paciente vai ter hipotensão após a intubação? Qual a probabilidade para cada combinação de drogas utilizadas?” 

Jornada do paciente versus aplicações de algoritmos já em uso

Pré-hospitalar > Triagem > Diagnóstico > Documentação > Alta

Pré-hospitalar: 

• Predição do volume de atendimentos – capacity planning 
• Detecção de surtos de doenças – anomaly detection
• Auxílio no envio de ambulâncias – melhores rotas 
• Direcionamento e regulação de vagas x recursos 
• Transcrição de voz (ex: regulação do SAMU) 
• Alertas gerados por wearables (como Apple Watch na detecção de arritmias) 
• Análise de sintomas e triagem digital 

Triagem: 

• Reconhecimento de imagens: abertura de ficha 
• Predição de desfecho: sepse, infarto, DPOC/asma 
• Predição de probabilidade de internação: planejamento de leitos
• Personalização de escores de risco com dados do paciente 
• Alocação de recursos e distribuição entre consultórios 

Diagnóstico (várias oportunidades de aplicação de métodos de IA): 

• Sumarização de prontuário (processamento de linguagem)
• Sugestão de escores baseados em contexto (clustering) 
• Predição de descompensação e internação 
• Segmentação de imagens: priorização em fila de laudo, achados de risco 
• Análise de imagem e vídeo: auxílio à interpretação e cálculo de USG 
• Processamento de sinais: ECG, monitores multiparamétricos 

Documentação  

• Transcrição de voz 
• Análise de contexto e sugestão de dados complementares da história 
• Cálculo automático de escores de risco
• Recomendação de prescrição 
• Predição de texto 
• Codificação automática (CID, TUSS) 

Alta 

• Monitoramento do paciente com wearables 
• Réguas de comunicação e engajamento

Ex: Philips CareSage – JMIR Research Protocols – Evaluating the Impact of a Web-Based Risk Assessment System (CareSage) and Tailored Interventions on Health Care Utilization: Protocol for a Randomized Controlled Trial 

Um ponto interessante da conferência foi mostrar que vários processos implementados e conhecidos em diversas realidades já utilizam algoritmos inteligentes para facilitar a execução das atividades.