Tecnologia Científica

Novo sistema de aprendizado de máquina desenvolvido para identificar pacientes em deterioração no hospital
Pesquisadores criaram um algoritmo de aprendizado de máquina que pode melhorar significativamente a capacidade dos médicos de identificar pacientes hospitalizados cuja condição está se deteriorando a ponto de necessitarem de cuidados intensivos.
Por Oxford - 09/02/2021


Novo sistema de aprendizado de máquina desenvolvido para identificar pacientes em deterioração no hospital - Crédito da imagem: Shutterstock

O sistema HAVEN (Hospital-Wide Alerting Via Electronic Noticeboard) foi desenvolvido como parte de uma colaboração entre o Instituto de Engenharia Biomédica da Universidade de Oxford e o Departamento de Neurociências Clínicas de Nuffield, com o apoio do NIHR Oxford Biomedical Research Center.

Os resultados do estudo foram publicados no American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine .

'O algoritmo de aprendizado de máquina HAVEN, usando dados eletrônicos de pacientes coletados rotineiramente pela maioria dos hospitais do NHS, tem o potencial de melhorar substancialmente nossa capacidade de detectar pacientes que precisam de UTI, e aqueles para os quais uma intervenção oportuna provavelmente mudará seus resultados, melhorando assim o Sistema National Early Warning Score (NEWS) atualmente em uso em todo o serviço de saúde ', disse o professor Peter Watkinson, Professor Associado de Medicina Intensiva do Departamento de Neurociências Clínicas de Nuffield da Universidade.

O sistema HAVEN combina os sinais vitais dos pacientes - como pressão arterial, frequência cardíaca e temperatura - com os resultados dos exames de sangue, comorbidades e fragilidade em um único escore de risco. O escore HAVEN dá uma indicação mais precisa de quais pacientes estão se deteriorando quando comparado com os escores publicados anteriormente.

Todos os anos, mais de 60.000 pacientes pioram nas enfermarias dos hospitais do Reino Unido, a ponto de necessitarem de internação em uma UTI.

Nos últimos 20 anos, os sistemas de saúde em todo o mundo implementaram sistemas de alerta para melhorar a detecção de pacientes em risco de deterioração. A maioria é baseada em anormalidades nos sinais vitais dos pacientes, geralmente combinando-os em uma pontuação de alerta precoce. Os médicos são alertados quando o EWS sobe acima de um determinado limite.

“O reconhecimento tardio da deterioração do paciente no hospital está associado a piores resultados, incluindo maior mortalidade. Apesar da introdução generalizada de sistemas de pontuação de alerta precoce, que são baseados em sinais vitais, a deterioração ainda não é reconhecida ', explicou o professor Watkinson.

'O sistema HAVEN que desenvolvemos e validamos foi capaz de detectar quase duas vezes mais pacientes que sofreram uma parada cardíaca ou precisaram de cuidados intensivos com até 48 horas de antecedência, do que o segundo melhor sistema.'

Assim como o Oxford BRC, esta pesquisa independente foi financiada pelo Health Innovation Challenge Fund, uma parceria de financiamento entre o Departamento de Saúde e o Wellcome Trust.

 

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