Os cientistas do Hospital Universitário de Heidelberg desenvolvem “Assistente Médico Cognitivo” / Algoritmo com o objectivo de reconhecer antecipadamente o risco cirúrgico individual do paciente, facilitar as decisões terapêuticas e prevenir complicações
A fim de poder avaliar e ter em conta o risco individual de complicações de um paciente com a maior precisão possível, mesmo antes da operação, os cientistas do Hospital Universitário de Heidelberg querem utilizar métodos de “aprendizagem de máquinas”. Como parte do projecto “Cognitive Medical Assistant (KoMed)”, uma equipa interdisciplinar dos Departamentos de Anestesiologia e Cirurgia Geral, Visceral e Transplante irá treinar um algoritmo durante os próximos dois anos para avaliar uma grande quantidade de dados clínicos dos pacientes utilizando análises de Grandes Dados. O objectivo é detectar padrões nos dados e identificar correlações que possam ser utilizadas para criar perfis de risco individuais. No futuro, a KoMed, que foi desenvolvida em conjunto com parceiros industriais, deverá fornecer uma ajuda bem fundamentada para a tomada de decisões a fim de evitar complicações por meio de tratamento e cuidados adaptados.
As pontuações de risco anteriores baseiam-se na idade, sexo e doenças anteriores, por exemplo. Não reflectem adequadamente o risco real de complicação do respectivo paciente. KoMed analisará uma variedade de dados disponíveis sobre pacientes e identificará quais as características associadas a um risco aumentado ou baixo de complicações, tais como infecções de feridas ou ataques cardíacos. “Isto não só dá aos pacientes e às equipas de tratamento mais certezas na tomada de decisões de tratamento”, explica o líder do projecto Dr. Jan Larmann, médico sénior do Departamento de Anestesiologia da Universidade. “Avaliar o risco com a maior precisão possível também permite uma utilização orientada dos recursos e, portanto, também traz benefícios económicos”.
“O risco de complicações só pode ser reduzido até certo ponto através de um maior desenvolvimento das técnicas cirúrgicas e dos procedimentos anestésicos. Precisamos urgentemente de mais informações sobre quais as características dos pacientes que estão associadas a um risco aumentado ou reduzido de complicações, a fim de podermos tratar os pacientes de uma forma individualizada no futuro”, diz o Professor Dr. Pascal Probst, médico sénior do Departamento de Cirurgia da Universidade e director médico do centro de estudos da Sociedade Alemã de Cirurgia (SDGC). No âmbito de um primeiro estudo de observação clínica, serão registados dados de rotina e cursos de tratamento de inicialmente 600 pacientes cirúrgicos. Estes dados são processados de uma forma estruturada e analisável e fornecem a base sobre a qual KoMed aprende a identificar possíveis riscos. Embora já estejam a ser registados digitalmente dados sobre doenças subjacentes e concomitantes, desde a imagiologia, sobre o tipo e curso da cirurgia, medicação e valores de sangue, bem como uma multiplicidade de outros valores medidos da rotina clínica, apenas uma fracção destes é utilizada para o prognóstico do risco – os sistemas utilizados para processamento não permitem qualquer análise.
Além disso, são realizadas as chamadas análises de proteoma nos pacientes do estudo: Estas proporcionam uma visão geral de todas as proteínas actualmente activas no organismo e, portanto, uma visão dos processos metabólicos, da sua alteração ou perturbação. “A partir da combinação dos dados do proteoma e dos dados clínicos de rotina, esperamos obter uma melhor compreensão das circunstâncias que conduzem a complicações e dos mecanismos da doença que as desencadeiam. Isto tornará possível tomar contramedidas específicas no futuro”, diz Larmann.
No final da fase de treino, o sistema deverá ser capaz de prever complicações com uma precisão nunca antes alcançada. “Assumimos que só este conhecimento ajudará a prevenir complicações, porque os doentes de alto risco podem ser monitorizados mais intensamente e tratados mais cedo”, diz Larmann com confiança. Enquanto os cuidados médicos intensivos são frequentemente indicados para doentes de alto risco, a KoMed, por outro lado, pretende poupar aos doentes de baixo risco uma estadia desnecessária nos cuidados intensivos: Se hoje, por exemplo, um paciente é automaticamente atribuído a um grupo de alto risco devido à sua idade ou ao tipo de cirurgia, a KoMed reconhecerá no futuro um estado de saúde estável e inclui-lo-á na análise de risco. Antes da utilização clínica, contudo, a KoMed deve ser treinada com mais dados dos doentes e validada num grupo de doentes independente.
Fonte: Hospital Universitário de Anestesiologia de Heidelberg (D)
