Cerca de 400.000 americanos morrem a cada ano por causa de erros médicos, mas muitas dessas mortes poderiam ser evitadas usando sensores eletra´nicos e inteligaªncia artificial para ajudar os profissionais médicos a monitorar e tratar pacientes vulnera¡veis ​​de forma a melhorar os resultados, respeitando a privacidade.

“Temos a capacidade de construir tecnologias nos Espaços fa­sicos onde os cuidados de saúde são prestados para ajudar a reduzir a taxa de erros fatais que ocorrem hoje devido ao grande volume de pacientes e a  complexidade de seus cuidados”, disse  Arnold Milstein , professor de medicina e diretor do Centro de Pesquisa de Excelaªncia Cla­nica de Stanford (CERC).

Milstein, junto com o professor de ciência da computação  Fei-Fei Li  e o estudante de graduação Albert Haque, são co-autores de um   artigo da Nature que analisa o campo da "inteligaªncia ambiental" na área de saúde - um esfora§o interdisciplinar para criar esses quartos de hospital inteligentes equipados com IA sistemas que podem fazer uma sanãrie de coisas para melhorar os resultados. Por exemplo, sensores e IA podem alertar imediatamente os médicos e visitantes dos pacientes quando eles deixam de higienizar as ma£os antes de entrar em um quarto de hospital. As ferramentas de IA podem ser incorporadas a casas inteligentes, onde a tecnologia pode monitorar discretamente os idosos fra¡geis em busca de pistas comportamentais de crises de saúde iminentes. E eles estimulam os cuidadores domiciliares, médicos localizados remotamente e os pra³prios pacientes a fazerem intervenções que salvam vidas em tempo ha¡bil.

Li, que écodiretor do Instituto de Stanford para Inteligaªncia Artificial Centrada no Homem ( HAI ), disse que as tecnologias ambientais tem muitos benefa­cios potenciais, mas também levantam questões legais e regulata³rias, bem como questões de privacidade que devem ser identificadas e tratadas em uma forma pública de ganhar a confianção dos pacientes e provedores, bem como das várias agaªncias e instituições que pagam os custos dos cuidados de saúde. “A tecnologia para proteger a saúde de populações clinicamente fra¡geis éinerentemente centrada no ser humano”, disse Li. “Os pesquisadores devem ouvir todas as partes interessadas para criar sistemas que complementem e complementem os esforços de enfermeiras, médicos e outros cuidadores, bem como os pra³prios pacientes.”

Li e Milstein co-dirigem a Stanford Partnership in AI-Assisted Care ( PAC ), um de um número crescente de centros, incluindo os da Universidade Johns Hopkins e da Universidade de Toronto, onde tecna³logos e médicos se uniram para desenvolver tecnologias de inteligaªncia ambiental para ajudar os provedores de saúde a gerenciar volumes de pacientes tão grandes - cerca de 24 milhões de americanos precisaram de uma internação hospitalar durante a noite em 2018 - que mesmo a menor margem de erro pode custar muitas vidas.

“Estamos em uma corrida com a complexidade dos cuidados a  beira do leito”, disse Milstein. “Segundo uma contagem recente, os médicos da unidade de terapia intensiva neonatal de um hospital realizaram 600 ações a  beira do leito, por paciente, por dia. Sem assistaªncia de tecnologia, a execução perfeita deste volume de ações complexas estãomuito além do que érazoa¡vel esperar atémesmo das equipes cla­nicas mais conscienciosas. ”

Haque, que compilou os 170 artigos cienta­ficos citados no artigo da Nature, disse que o campo ébaseado em grande parte na convergaªncia de duas tendaªncias tecnologiicas: a disponibilidade de sensores infravermelhos que são baratos o suficiente para construir em ambientes de atendimento de alto risco, e o aumento dos sistemas de aprendizado de ma¡quina como uma forma de usar a entrada do sensor para treinar aplicativos especializados de IA na área de saúde.

As tecnologias de infravermelho são de dois tipos. O primeiro éo infravermelho ativo, como os feixes de luz invisa­veis usados ​​pelos controles remotos da TV. Mas, em vez de simplesmente enviar luz invisível em uma direção, como um controle remoto de TV, novos sistemas infravermelhos ativos usam IA para calcular quanto tempo leva para os raios invisa­veis retornarem a  fonte, como uma forma de radar baseada em luz que mapeia o 3D contornos de uma pessoa ou objeto.

Esses sensores infravermelhos de profundidade já estãosendo usados ​​fora de quartos de hospitais, por exemplo, para discernir se uma pessoa lavou as ma£os antes de entrar e, se não, emitir um alerta. Em um experimento de Stanford, um tablet pendurado perto da porta mostra uma tela verde sãolida que muda para vermelho, ou alguma outra cor de alerta que pode ser testada, caso ocorra uma falha de higiene. Os pesquisadores consideraram o uso de avisos sonoros atéque os profissionais médicos aconselharam o contra¡rio. “Os hospitais já estãocheios de zumbidos e bipes”, disse Milstein. “Nossas entrevistas de design centrado no ser humano com os médicos nos ensinaram que uma dica visual provavelmente seria mais eficaz e menos irritante.”

Esses sistemas de alerta estãosendo testados para ver se podem reduzir o número de pacientes de UTI que contraem infecções nosocomiais - doenças potencialmente fatais contraa­das por pacientes devido a  falha de outras pessoas no hospital em aderir totalmente aos protocolos de prevenção de infecções.

O segundo tipo de tecnologia infravermelha são os detectores passivos, do tipo que permite que os a³culos de visão noturna criem imagens tanãrmicas a partir dos raios infravermelhos gerados pelo calor do corpo. Em um ambiente hospitalar, um sensor tanãrmico acima de uma cama de UTI permitiria ao IA governante detectar espasmos ou contorções sob os lena§a³is e alertar os membros da equipe cla­nica sobre crises de saúde iminentes, sem ir constantemente de quarto em quarto.

Atéagora, os pesquisadores tem evitado usar sensores de va­deo de alta definição, como os de smartphones, pois a captura de imagens de va­deo pode interferir desnecessariamente na privacidade de médicos e pacientes. “As imagens de silhueta fornecidas por sensores infravermelhos podem fornecer dados que são suficientemente precisos para treinar algoritmos de IA para muitas aplicações clinicamente importantes”, disse Haque.

O monitoramento constante por sistemas de inteligaªncia ambiental em um ambiente domanãstico também pode ser usado para detectar pistas de doenças graves ou acidentes em potencial e alertar os cuidadores para que fazm intervenções oportunas. Por exemplo, quando idosos fra¡geis comea§am a se mover mais devagar ou param de comer regularmente, esses comportamentos podem ser um pressa¡gio de depressão, maior probabilidade de queda ou ini­cio rápido de uma crise de saúde perigosa. Os pesquisadores estãodesenvolvendo algoritmos de reconhecimento de atividades que podem filtrar os dados de detecção infravermelho para detectarmudanças nos comportamentos habituais e ajudar os cuidadores a obter uma visão mais hola­stica do bem-estar do paciente.

A privacidade éuma preocupação particular em residaªncias, ambientes de moradia assistida e lares de idosos, mas “os resultados preliminares que estamos obtendo de hospitais e Espaços de vida dia¡ria confirmam que as tecnologias de sensoriamento ambiental podem fornecer os dados de que precisamos para conter erros médicos”, disse Milstein. “Nossa revisão da natureza diz ao campo que estamos no caminho certo.”