Grandes dados, inteligência artificial, Medicina 4.0 – a digitalização não pára na medicina. A tecnologia médica digital irá determinar cada vez mais actividades médicas e, assim, mudar também o papel dos médicos e dos seus tratamentos. A inteligência artificial também pode apoiar o prognóstico de pacientes hipertensivos?
A digitalização e o trabalho em rede no sector da saúde está a ser cada vez mais impulsionado e a encontrar o seu caminho em muitos hospitais. Grandes dados e inteligência artificial significam também oportunidades para aumentar a eficiência do processo, a qualidade do tratamento e assim a satisfação do paciente e uma redução no esforço de documentação. As decisões e o planeamento podem ser optimizados com a ajuda de máquinas e especificamente adaptados às necessidades individuais do paciente. Uma área de utilização é na monitorização da tensão arterial elevada, o que gera muitos dados diferentes.
Um estudo que agora visava descrever uma pontuação de mudança terapêutica (SCT) na hipertensão tratada e observada a longo prazo e desenvolver um modelo para prever a SCT. Para este fim, foram acompanhados 1293 pacientes durante uma média de 5,1 anos. Os dados demográficos, história médica, parâmetros clínicos com pressão arterial, que foram medidos de forma padronizada com um dispositivo electrónico por medição automática, foram recolhidos. Além disso, a gestão terapêutica actual foi registada em cada consulta. O TCS foi calculado em cada visita como 0 para a estabilidade terapêutica e 1 para a alteração de pelo menos um tratamento anti-hipertensivo ou a sua dosagem. Os dados foram anonimizados e organizados para permitir a formação e implementação de inteligência artificial para prever os modelos de SCT.
Cuidados posteriores optimizados com a ajuda de inteligência artificial
A análise de Kaplan-Meyer mostrou TCS positivos em 70% dos sujeitos no primeiro ano e em 98% ao longo de toda a duração do seguimento. O modelo preditivo para os TCS contém 160 variáveis. Este modelo permite a previsão de uma mudança na prescrição anti-hipertensiva na próxima visita com um valor verdadeiramente positivo de 95% e um valor preditivo negativo de 77%. Com a ajuda da inteligência artificial, é portanto possível optimizar o seguimento da hipertensão.
Fonte: 29º Encontro Europeu de Hipertensão e Protecção Cardiovascular (ESH) (publicado em 10.10.19, antes da impressão)
Leitura adicional:
- Bossiere F, et al: Predição da pontuação da mudança terapêutica em sujeitos hipertensivos pela análise de grandes dados e inteligência artificial. Journal of Hypertension 2019; 37:e1
CARDIOVASC 2019; 18(5): 32
