Tecnologia Científica

Sensores controlados por IA podem salvar vidas em hospitais e casas inteligentes
Os pesquisadores explicam como os cientistas da computação e os médicos estão tentando reduzir os erros médicos fatais, criando
Por Tom Abate - 13/09/2020


A complexidade do cuidado à beira do leito | Domínio público

Cerca de 400.000 americanos morrem a cada ano por causa de erros médicos, mas muitas dessas mortes poderiam ser evitadas usando sensores eletrônicos e inteligência artificial para ajudar os profissionais médicos a monitorar e tratar pacientes vulneráveis ​​de forma a melhorar os resultados, respeitando a privacidade.

“Temos a capacidade de construir tecnologias nos espaços físicos 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 à complexidade de seus cuidados”, disse  Arnold Milstein , professor de medicina e diretor do Centro de Pesquisa de Excelência Clínica 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 "inteligência ambiental" na área de saúde - um esforço interdisciplinar para criar esses quartos de hospital inteligentes equipados com IA sistemas que podem fazer uma série 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 mãos 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 frágeis em busca de pistas comportamentais de crises de saúde iminentes. E eles estimulam os cuidadores domiciliares, médicos localizados remotamente e os próprios pacientes a fazerem intervenções que salvam vidas em tempo hábil.

Li, que é codiretor do Instituto de Stanford para Inteligência Artificial Centrada no Homem ( HAI ), disse que as tecnologias ambientais têm muitos benefícios potenciais, mas também levantam questões legais e regulatórias, bem como questões de privacidade que devem ser identificadas e tratadas em uma forma pública de ganhar a confiança dos pacientes e provedores, bem como das várias agências e instituições que pagam os custos dos cuidados de saúde. “A tecnologia para proteger a saúde de populações clinicamente frágeis é inerentemente 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 próprios 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 tecnólogos e médicos se uniram para desenvolver tecnologias de inteligência 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 à beira do leito”, disse Milstein. “Segundo uma contagem recente, os médicos da unidade de terapia intensiva neonatal de um hospital realizaram 600 ações à beira do leito, por paciente, por dia. Sem assistência de tecnologia, a execução perfeita deste volume de ações complexas está muito além do que é razoável esperar até mesmo das equipes clínicas mais conscienciosas. ”

A correção: luz invisível guiada por IA?

Haque, que compilou os 170 artigos científicos citados no artigo da Nature, disse que o campo é baseado em grande parte na convergência de duas tendências tecnológicas: 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 máquina 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 é o infravermelho ativo, como os feixes de luz invisíveis 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 invisíveis retornarem à 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 estão sendo usados ​​fora de quartos de hospitais, por exemplo, para discernir se uma pessoa lavou as mãos antes de entrar e, se não, emitir um alerta. Em um experimento de Stanford, um tablet pendurado perto da porta mostra uma tela verde sólida 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 até que os profissionais médicos aconselharam o contrário. “Os hospitais já estão cheios 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 estão sendo testados para ver se podem reduzir o número de pacientes de UTI que contraem infecções nosocomiais - doenças potencialmente fatais contraídas por pacientes devido à 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 óculos de visão noturna criem imagens térmicas a partir dos raios infravermelhos gerados pelo calor do corpo. Em um ambiente hospitalar, um sensor térmico acima de uma cama de UTI permitiria ao IA governante detectar espasmos ou contorções sob os lençóis e alertar os membros da equipe clínica sobre crises de saúde iminentes, sem ir constantemente de quarto em quarto.

Até agora, os pesquisadores têm evitado usar sensores de vídeo de alta definição, como os de smartphones, pois a captura de imagens de vídeo 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 inteligência ambiental em um ambiente doméstico também pode ser usado para detectar pistas de doenças graves ou acidentes em potencial e alertar os cuidadores para que façam intervenções oportunas. Por exemplo, quando idosos frágeis começam a se mover mais devagar ou param de comer regularmente, esses comportamentos podem ser um presságio de depressão, maior probabilidade de queda ou início rápido de uma crise de saúde perigosa. Os pesquisadores estão desenvolvendo algoritmos de reconhecimento de atividades que podem filtrar os dados de detecção infravermelho para detectar mudanças nos comportamentos habituais e ajudar os cuidadores a obter uma visão mais holística do bem-estar do paciente.

A privacidade é uma preocupação particular em residências, ambientes de moradia assistida e lares de idosos, mas “os resultados preliminares que estamos obtendo de hospitais e espaços de vida diária 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.”

 

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