IA pode sinalizar uso arriscado de álcool pelos pacientes antes da cirurgia

O álcool pode causar complicações cirúrgicas perigosas em pacientes que bebem álcool nos dias anteriores ao procedimento, mas os sinais de uso perigoso de álcool nem sempre são óbvios no prontuário do paciente. A inteligência artificial pode ajudar a trazer à tona esses problemas. Uma nova análise sugere.

O estudo, publicado na revista Alcohol: Clinical & Experimental Research, utilizou um modelo de processamento de linguagem natural para avaliar os prontuários médicos de 53.811 pacientes submetidos a cirurgias entre 2012 e 2019.

Os registros médicos eletrônicos dos pacientes contêm códigos de diagnóstico, mas também podem incluir informações como notas, resultados de testes ou dados de cobrança que indicam uso perigoso de álcool.

Para obter pistas contextuais, os investigadores programaram um modelo de processamento de linguagem natural para identificar códigos de diagnóstico e outros indicadores de consumo de álcool de risco, tais como bebidas que excedem os limites recomendados por semana ou um histórico de problemas médicos relacionados com o consumo indevido de álcool.

O abuso de álcool durante um procedimento cirúrgico está associado a taxas mais altas de infecção, internações hospitalares mais longas e outras complicações cirúrgicas. Dos pacientes estudados, 4,8 por cento tinham prontuários que incluíam um código de diagnóstico relacionado ao uso de álcool. Com a ajuda de pistas contextuais, a amostra classificou mais de três vezes como em risco, num total de 14,5 por cento.

O modelo teve um desempenho tão bom quanto um painel de especialistas em uso humano de álcool, combinando suas classificações com um subconjunto de 87% dos registros.

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As descobertas apontam para a IA como um parceiro potencial para os médicos que procuram identificar pacientes que necessitam de intervenção ou apoio pós-operatório, concluíram os investigadores.

O estudo “criará as bases para esforços para identificar outros riscos com validação adequada nos cuidados primários e além”, disse VG Vinoth Vaitheswaran, professor associado de aprendizagem em ciências da saúde na Faculdade de Medicina da Universidade de Michigan e autor principal do artigo. Uma mensagem libertação. “Essencialmente, é uma forma do apresentador destacar o que já está nas anotações que outros apresentadores fizeram, sem que eles tenham que ler o registro inteiro”.

Os pesquisadores dizem que planejam divulgar o modelo publicamente, mas observam que ele precisará ser treinado em registros médicos de instalações privadas.

Autodetecção de uso de risco de álcool antes da cirurgia usando processamento de linguagem natural

Álcool: pesquisa clínica e experimental

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