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Como a inteligência artificial pode gerar valor para as UTIs: o exemplo da estimativa de duração da internação — Parte 1

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A inteligência artificial (IA) tem potencial de revolucionar a maneira como as unidades de terapia intensiva (UTIs) são gerenciadas. Ela pode ser usada para monitorar pacientes em tempo real, permitindo a detecção precoce de qualquer alteração na condição que exija intervenções e ajudando a prevenir complicações e reduzir a duração da internação. Uma área em que a IA pode agregar valor significativo é a estimativa de duração da internação de pacientes na UTI.

Prever com precisão a duração da internação de pacientes em UTI é crucial para a equipe do hospital planejar e alocar recursos com eficiência. Além disso, permite uma melhor comunicação com os pacientes e suas famílias, auxiliando no planejamento da alta e nos cuidados de acompanhamento. Tradicionalmente, prever o tempo de permanência é uma tarefa difícil devido à natureza complexa e dinâmica dos pacientes de UTI. No entanto, com os avanços em IA e aprendizado de máquina (Machine Learning ou ML), agora é possível usar grandes volumes de dados dos pacientes para estimar com maior acurácia.

Atualmente, uma abordagem que tem sido utilizada é o uso de algoritmos de Machine Learning, como árvores de decisão, redes neurais, entre outros. Esses algoritmos podem ser treinados em dados históricos do paciente para identificar padrões e relacionamentos entre várias características do paciente e a duração da internação. Por exemplo, fatores como idade, diagnóstico, sinais vitais e alterações laboratoriais podem ser usados para prever com boa acurácia quanto tempo um paciente permanecerá na UTI. Um exemplo de modelo de predição é o Epimed Prediction Model (Figura 1) que, através de uma modelagem baseada em ML, estima a duração da internação na UTI e o risco de o paciente ser de longa permanência.

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