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O processamento de linguagem natural muda a forma como o uso perigoso de álcool é detectado antes da cirurgia.

Pesquisadores publicaram um estudo inovador em janeiro de 2024 que mostrou como a inteligência artificial, especialmente o processamento de linguagem natural (PLN), poderia facilitar muito a identificação de pacientes cirúrgicos que bebem em excesso. Este novo método, criado por especialistas liderados por V. G. Vinod Vydiswaran, poderia tornar a cirurgia muito mais segura e melhorar significativamente os resultados dos pacientes.

Um modelo de PLN baseado em regras foi usado para analisar as anotações clínicas de 53.629 pacientes que estavam prestes a se submeter a cirurgia em um centro de cuidados terciários para o estudo. Os pesquisadores compararam o método de PLN com a forma tradicional de identificar pessoas que bebem em excesso usando códigos de diagnóstico da Classificação Internacional de Doenças (CID).

Fatos Importantes:

1. Precisão: O modelo de PLN identificou corretamente 87% dos pacientes considerados como bebedores excessivos por especialistas humanos. Os códigos CID sozinhos, por outro lado, só conseguiram identificar 29% desses casos.

2. Especificidade: 84% dos pacientes que não bebiam em excesso foram corretamente identificados pelo PLN, enquanto 90% deste grupo foram corretamente identificados pelos códigos CID.

No geral, quando todo o conjunto de dados foi analisado, o método de PLN identificou três vezes mais pacientes com uso arriscado de álcool do que os códigos CID (14,5% vs. 4,8% dos pacientes).

É impossível exagerar a importância desses resultados. O consumo arriscado de álcool antes da cirurgia é um dos fatores mais comuns que podem dar errado durante a cirurgia. Pode levar a mais complicações, internações mais longas e custos mais altos para a saúde. Cada possível complicação após a cirurgia adiciona $20.000 ao custo dos cuidados de saúde. Apesar de sua importância, o consumo arriscado de álcool é frequentemente não detectado em ambientes cirúrgicos.

Aplicações Úteis:

1. Melhor triagem pré-cirúrgica: O modelo de PLN poderia ser incorporado às ferramentas de prontuário eletrônico (EHR) para automaticamente sinalizar pacientes que podem estar bebendo em excesso e em risco. Isso permitiria medidas mais focadas e oportunas antes da cirurgia.

2. Melhor cuidado ao paciente: A identificação precoce de pacientes em risco poderia permitir intervenções alcoólicas pré-operatórias, recomendações e, se necessário, prevenção de abstinência alcoólica antes ou após a cirurgia.

3. Otimização de Recursos: Se os provedores de saúde puderem identificar com mais precisão pacientes de alto risco, eles podem utilizar melhor seus recursos, o que poderia levar a menos complicações e internações mais curtas.

4. Avanço da Pesquisa: A abordagem de PLN poderia melhorar significativamente a pesquisa sobre o uso de álcool em coortes cirúrgicas, facilitando a identificação de indivíduos qualificados para participar.

5. Redução de custos: Este método poderia economizar significativamente nos custos de saúde, evitando as complicações associadas ao consumo excessivo de álcool.

6. Cuidado Personalizado: A capacidade de extrair informações mais abrangentes das anotações clínicas permite uma compreensão mais complexa do histórico de uso de álcool de cada paciente, permitindo planos de cuidado mais personalizados.

O estudo mostra resultados promissores, mas os especialistas enfatizam que o método de PLN não deve substituir outros métodos de triagem de álcool. Ao adicionar uma camada adicional de conhecimento, ele auxilia os médicos na tomada de decisões.

Existem algumas limitações no estudo, como o fato de ter examinado apenas os métodos de registro de um sistema de saúde. Também precisa ser validado com grupos maiores e mais diversos de pacientes. Além disso, o design atual do modelo examina todo o histórico do paciente, em vez de determinar o uso de álcool do paciente em um momento específico.

Embora existam algumas limitações neste estudo, ele ainda representa um grande passo para o uso de IA na melhoria dos cuidados cirúrgicos. À medida que os sistemas de saúde continuam a organizar e coletar grandes quantidades de dados dos pacientes, este modelo de PLN e outras ferramentas semelhantes se tornarão mais valiosos para extrair informações úteis que podem ser usadas para melhorar o cuidado dos pacientes.

Este estudo poderia ter implicações além dos cuidados cirúrgicos. Seria possível aplicar técnicas semelhantes de PLN para identificar outras condições de saúde ou fatores de risco que nem sempre são detectados ou abordados adequadamente com métodos tradicionais de triagem. Este estudo é um excelente exemplo de como a inteligência artificial pode ser utilizada para melhorar os cuidados de saúde, os resultados dos pacientes e a utilização de recursos no campo médico.

Será crucial continuar pesquisando e refinando essas ferramentas de IA no futuro. Mas este estudo demonstra claramente que o PLN tem o potencial de mudar a forma como identificamos e tratamos pacientes cirúrgicos que bebem em excesso, o que poderia salvar vidas e reduzir os custos de saúde.

https://doi.org/10.1111/acer.15222.