Um algoritmo de aprendizado de ma¡quina que prevaª tentativa de suica­dio foi recentemente submetido a um teste prospectivo na instituição onde foi desenvolvido, o Vanderbilt University Medical Center.

Ao longo dos 11 meses consecutivos conclua­dos em abril de 2020, as previsaµes correram silenciosamente em segundo plano enquanto pacientes adultos eram vistos no VUMC. O algoritmo, denominado modelo de probabilidade de tentativa e ideação de suica­dio de Vanderbilt (VSAIL), usa informações de rotina de registros eletra´nicos de saúde (EHRs) para calcular o risco de 30 dias de visitas de retorno por tentativa de suica­dio e, por extensão, ideação suicida.

O suica­dio estãoem alta nos Estados Unidos háuma geração e estima-se que custe 14 em cada 100.000 americanos a cada ano, tornando-se a danãcima causa de morte nopaís. Nacionalmente, cerca de 8,5% das tentativas de suica­dio terminam em morte.

Colin Walsh, MD, MA e colegas avaliaram o desempenho do algoritmo preditivo tendo em vista sua implementação cla­nica potencial. Eles relataram o estudo no JAMA Network Open .

Ao estratificar os pacientes adultos em oito grupos de acordo com suas pontuações de risco pelo algoritmo, o estrato superior sozinho foi responsável por mais de um tera§o de todas as tentativas de suica­dio documentadas no estudo e aproximadamente metade de todos os casos de ideação suicida. Conforme documentado no EHR, um em 23 indivíduos neste grupo de alto risco relatou pensamentos suicidas e um em 271 tentou o suica­dio.

"Hoje, em todo o Centro Manãdico, não podemos examinar todos os pacientes quanto ao risco de suica­dio em todos os encontros - nem devemos", disse Walsh, professor assistente de Informa¡tica Biomédica, Medicina e Psiquiatria. "Mas sabemos que alguns indivíduos nunca são examinados, apesar dos fatores que podem coloca¡-los em maior risco. Este modelo de risco éuma primeira passagem na triagem e pode sugerir quais pacientes triar ainda mais em ambientes onde o suica­dio não éfrequentemente discutido."

Ao longo do teste de 11 meses, cerca de 78.000 pacientes adultos foram atendidos no hospital, sala de emergaªncia e cla­nicas cirúrgicas no VUMC. Conforme documentado posteriormente no EHR, 395 indivíduos neste grupo relataram ter pensamentos suicidas e 85 viveram pelo menos uma tentativa de suica­dio, com 23 sobrevivendo a tentativas repetidas.

"Aqui, para cada 271 pessoas identificadas no grupo de maior risco previsto, uma retornou para tratamento por tentativa de suica­dio ", disse Walsh. "Este número estãono mesmoníveldos números necessa¡rios para rastrear problemas como colesterol anormal e certos tipos de ca¢ncer. Podemos perguntar a centenas ou mesmo milhares de pessoas sobre o pensamento suicida, mas não podemos perguntar aos milhões que visitam nosso Centro Manãdico todos os anos - e nem todos os pacientes precisam ser questionados. Nossos resultados sugerem que a inteligaªncia artificial pode ajudar como uma etapa no direcionamento de recursos clínicos limitados para onde são mais necessa¡rios. "

Walsh, que originalmente criou o algoritmo com colegas agora na Florida State University, o havia validado anteriormente usando dados EHR retrospectivos do VUMC.

"O Dr. Walsh e sua equipe mostraram como testar o estresse e adaptar um modelo preditivo de inteligaªncia artificial em um registro eletra´nico de saúde operacional, abrindo caminho para testes do mundo real de intervenções de suporte a  decisão", disse o autor saªnior do novo estudo, William Stead, MD, professor de Informa¡tica Biomédica.