Saúde

A inteligência artificial calcula o risco de tentativa de suicídio
O suicídio está em alta nos Estados Unidos há uma geração e estima-se que custe 14 em cada 100.000 americanos a cada ano, tornando-se a décima causa de morte no país. Nacionalmente, cerca de 8,5% das tentativas de suicídio terminam em morte.
Por Vanderbilt University Medical Center - 12/03/2021


Domínio público

Um algoritmo de aprendizado de máquina que prevê tentativa de suicídio foi recentemente submetido a um teste prospectivo na instituição onde foi desenvolvido, o Vanderbilt University Medical Center.

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

O suicídio está em alta nos Estados Unidos há uma geração e estima-se que custe 14 em cada 100.000 americanos a cada ano, tornando-se a décima causa de morte no país. Nacionalmente, cerca de 8,5% das tentativas de suicídio terminam em morte.

Colin Walsh, MD, MA e colegas avaliaram o desempenho do algoritmo preditivo tendo em vista sua implementação clínica 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 terço de todas as tentativas de suicídio 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 suicídio.

"Hoje, em todo o Centro Médico, não podemos examinar todos os pacientes quanto ao risco de suicídio em todos os encontros - nem devemos", disse Walsh, professor assistente de Informática Biomédica, Medicina e Psiquiatria. "Mas sabemos que alguns indivíduos nunca são examinados, apesar dos fatores que podem colocá-los em maior risco. Este modelo de risco é uma primeira passagem na triagem e pode sugerir quais pacientes triar ainda mais em ambientes onde o suicídio não é frequentemente discutido."

Ao longo do teste de 11 meses, cerca de 78.000 pacientes adultos foram atendidos no hospital, sala de emergência e clínicas cirúrgicas no VUMC. Conforme documentado posteriormente no EHR, 395 indivíduos neste grupo relataram ter pensamentos suicidas e 85 viveram pelo menos uma tentativa de suicídio, 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 suicídio ", disse Walsh. "Este número está no mesmo nível dos números necessários para rastrear problemas como colesterol anormal e certos tipos de câncer. Podemos perguntar a centenas ou mesmo milhares de pessoas sobre o pensamento suicida, mas não podemos perguntar aos milhões que visitam nosso Centro Médico todos os anos - e nem todos os pacientes precisam ser questionados. Nossos resultados sugerem que a inteligência artificial pode ajudar como uma etapa no direcionamento de recursos clínicos limitados para onde são mais necessários. "

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 inteligência artificial em um registro eletrônico de saúde operacional, abrindo caminho para testes do mundo real de intervenções de suporte à decisão", disse o autor sênior do novo estudo, William Stead, MD, professor de Informática Biomédica.

 

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