Novo Sistema De IA Informa Quando Médicos Precisam Tomar Cuidados Finais Com Pacientes

18 Feb 2018 18:11
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Usando um algoritmo de inteligência artificial que prevê a mortalidade de um paciente, uma equipe de pesquisa da Universidade Stanford espera aprimorar os cuidados finais em pessoas criticamente enfermas. Em testes, o sistema se provou estranhamente preciso, prevendo corretamente a mortalidade de 90% dos casos. No entanto, apesar de que o sistema consiga calcular se um paciente poderá morrer, ele não consegue expor obviamente aos médicos como chegou a essa conclusão. Prever a mortalidade tem sido difícil. Os médicos necessitam considerar uma série de fatores, como a idade do paciente, histórico familiar de reação aos medicamentos e a meio ambiente da doença em si.Para complicar o recurso, os médicos necessitam combater contra seus próprios egos, inclinações e uma relutância inconsciente ao avaliar as possibilidades de um paciente. Isso expõe um dificuldade pra que exista um tempo correto para se dar início os cuidados paliativos (práticas aplicadas a um paciente incurável que visam dar diminuição de sofrimento). Normalmente, quando um paciente por ventura não vai viver em um período de até um ano, são iniciados tratamentos nesse tipo.No fim das contas, os médicos trabalham para impedir dor, náusea, falta de apetite, dão suporte psicológico e moral, e também acatar cuidados espirituais, culturais e sociais do paciente e de sua família. Contudo, se um paciente é introduzido perante cuidados paliativos antes da hora, ele porventura vai perder grande parcela deste tratamento.E isso pode representar uma tensão desnecessária ao sistema de saúde. Com alguma frequência, doenças avançadas se transformam numa incerteza médica, e os pacientes acabam indo pra UTI. Um dos objetivos da equipe de cuidado paliativo é conversar com os pacientes, de forma que eles possam ponderar e associar tuas preferências antes que haja uma queda. Jung diz que essas necessidades inconvenientes foram conhecidas há novas décadas com pesquisas que revelam que 80% dos americanos gostariam de morrer em moradia — entretanto apenas 35 por cento conseguiram tal feito. Ele diz que a circunstância melhorou um pouco, porém "ainda existe um enorme caminho pela frente".É essencial se ater ao tempo justo, e, por essa causa, Anand Avai e sua equipe de Stanford construíram esse sistema de inteligência artificial. O algoritmo para prever a morte é uma ferramenta pra melhorar a precisão de prognósticos. E também melhorar o timing para cuidados paliativos, o sistema podes também aliviar a carga sobre os médicos no momento em que tentam prever os resultados de cuidados paliativos, que são qualquer coisa trabalhoso e que levam um excelente tempo. O sistema utiliza uma forma de inteligência artificial conhecida como deep learning, em que uma rede neural aprende ao investigar uma quantidade imensa de dados. Por este caso, o sistema foi alimentado com informações de prontuário eletrônico de gurias e adultos internados no hospital de Stanford e no hospital infantil Lucile Packard. Depois de pesquisar dois milhões de registros, os pesquisadores identificaram 200 mil pacientes adequados para o projeto.Vince e seis Indicação de exclusão rápida para a página BannersA hérnia de disco assim como poderá afetar os cãesSegundo passo para absorver uma rotina com alimento natural para gatos> Informações a respeito da Lipidose Hepática 21/01/2018 19h33 Atualizado vinte e um/01/2018 20h01is?O5rw5i5Vmam8WWFtDxetarYKXR_9LgPuTcD8Mp4X7l4&height=214 Os pesquisadores estavam "agnósticos" quanto ao tipo de doença, estágio da doença, gravidade da internação (se está pela UTI ou não) e portanto por diante. Todos esses pacientes tinham casos semelhantes, incluindo diagnóstico, número de exames ordenados e tipos de procedimentos efetuados, além de números de dias que ficaram no hospital, medicamentos administrados, além de outros mais fatores. Programado com essa nova competência, o algoritmo passou a avaliar os 40 mil pacientes restantes e fez um ótimo material, prevendo a mortalidade de pacientes entre 3 e 12 meses em nove a cada 10 casos. Em torno de 95 por cento dos pacientes avaliados com baixa promessa de morrer durante aquele tempo viveram mais de doze meses. O estudo piloto foi um sucesso, e os pesquisadores esperam que o sistema seja melhorado e aplicado de modo mais abrangente.Esta é uma sofisticada ferramenta de triagem pra melhorar o cuidado paliativo utilizando o prenúncio como um indicador", declarou Stephanie M. Harman, professora de medicina pela Escola Stanford e uma das coautoras deste novo estudo, em entrevista ao Gizmodo. O intuito não é comunicar as pessoas quando elas irão morrer", explicou, ressaltando que o sistema decide o problema de "identificar pacientes graves que ainda não tiveram tratamento paliativo". Sobre, observou Jung: "Nós não existem dúvidas que essa abordagem é fundamental para o exercício seguro, efetivo e ético de machine learning em um tema clínico.Fora de casos de aplicações super nichadas, como a nossa, pensamos que é sempre melhor deixar as pessoas informadas sobre o processo". No decorrer do estudo, os pesquisadores constataram numerosas falhas no sistema que deverão ser corrigidas antes de regressar a funcionar novamente. Por exemplo, pode ser trabalhoso achar uma hora exata e um lugar pros médicos responsáveis pelo cuidado paliativo terem uma conversa com a equipe do hospital em tempo hábil", argumentou Jung.

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