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

20 Feb 2018 01:41
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is?womX5uCIVhmsFJ9eYmuXeYwFLK0E2HY_9I3oYrNKI_o&height=168 Utilizando um algoritmo de inteligência artificial que prevê a mortalidade de um paciente, uma equipe de pesquisa da Universidade Stanford espera melhorar os cuidados finais em pessoas criticamente enfermas. Em testes, o sistema se provou estranhamente preciso, prevendo acertadamente a mortalidade de noventa por cento dos casos. Entretanto, bem que o sistema consiga calcular se um paciente pode morrer, ele não consegue discursar claramente aos médicos como chegou a essa conclusão. Prever a mortalidade é bem difícil. Os médicos devem declarar uma série de fatores, como a idade do paciente, histórico familiar de reação aos medicamentos e a natureza da doença em si.Pra complicar o modo, os médicos necessitam guerrear contra seus próprios egos, inclinações e uma relutância inconsciente ao avaliar as perspectivas de um paciente. Isto expõe um dificuldade pra que haja um tempo direito para se dar início os cuidados paliativos (práticas aplicadas a um paciente incurável que visam dar diminuição de sofrimento). Geralmente, no momento em que um paciente possivelmente não vai viver em um período de até um ano, são iniciados tratamentos nesse tipo.No final das contas, os médicos trabalham para impedir agonia, náusea, ausência de apetite, dão suporte psicológico e moral, e também obedecer cuidados espirituais, culturais e sociais do paciente e de tua família. Porém, se um paciente é colocado sob cuidados paliativos antes da hora, ele provavelmente vai perder amplo porção deste tratamento.E isso talvez pode representar uma tensão desnecessária ao sistema de saúde. Com alguma frequência, doenças avançadas se transformam em uma queda médica, e os pacientes acabam indo pra UTI. Um dos objetivos da equipe de cuidado paliativo é discutir com os pacientes, de modo que eles possam refletir e vincular suas preferências antes que exista uma recessão. Jung diz que estas necessidades inconvenientes foram conhecidas há outras décadas com pesquisas que sobressaem que oitenta por cento dos americanos gostariam de morrer em moradia — contudo só 35 por cento conseguiram tal feito. Ele diz que a ocorrência melhorou um tanto, no entanto "ainda há um grande caminho na frente".É significativo se ater ao tempo exato, e, por essa desculpa, Anand Avai e tua equipe de Stanford criaram esse sistema de inteligência artificial. O algoritmo pra prever a morte é uma ferramenta pra melhorar a exatidão de prognósticos. Além de melhorar o timing para cuidados paliativos, o sistema podes também aliviar a carga sobre os médicos quando tentam prever os resultados de cuidados paliativos, que são algo trabalhoso e que levam um prazeroso tempo. O sistema usa uma maneira de inteligência artificial conhecida como deep learning, em que uma rede neural aprende ao explorar uma quantidade imensa de dados. Desse caso, o sistema foi alimentado com sugestões de prontuário eletrônico de moças e adultos internados no hospital de Stanford e no hospital infantil Lucile Packard. Depois de explorar 2 milhões de registros, os pesquisadores identificaram duzentos 1 mil pacientes adequados pro projeto.Vince e seis Indicação de exclusão rápida pra página BannersA hérnia de disco também pode afetar os cãesSegundo passo para introduzir uma rotina com alimento natural para gatos> Infos a respeito da Lipidose Hepática vinte e um/01/2018 19h33 Atualizado vinte e um/01/2018 20h01Os pesquisadores estavam "agnósticos" quanto ao tipo de doença, estágio da doença, gravidade da internação (se está na UTI ou não) e sendo assim por diante. Todos esses pacientes tinham casos aproximados, incluindo diagnóstico, número de exames ordenados e tipos de procedimentos efetuados, e também números de dias que ficaram no hospital, remédios administrados, além de outros mais fatores. Programado com essa nova capacidade, o algoritmo passou a avaliar os 40 1 mil pacientes restantes e fez um bom material, prevendo a mortalidade de pacientes entre três e 12 meses em 9 a cada 10 casos. Por volta de 95% dos pacientes avaliados com baixa expectativa de morrer durante aquele período viveram mais de 12 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 para aperfeiçoar o cuidado paliativo utilizando o pressentimento como um indicador", declarou Stephanie M. Harman, professora de medicina pela Faculdade Stanford e uma das coautoras deste novo estudo, em entrevista ao Gizmodo. A intenção não é comunicar as pessoas quando elas vão morrer", explicou, ressaltando que o sistema escolhe o problema de "identificar pacientes graves que ainda não tiveram tratamento paliativo". Sobre isto, observou Jung: "Nós não existem dúvidas que essa abordagem é fundamental para o emprego seguro, efetivo e ético de machine learning em um fato clínico.Fora de casos de aplicações super nichadas, como a nossa, pensamos que é a todo o momento melhor deixar as pessoas informadas a respeito do processo". Ao longo do estudo, os pesquisadores descobriram várias falhas no sistema que deverão ser corrigidas antes de retornar a funcionar de novo. Como por exemplo, podes ser trabalhoso encontrar uma hora exata e um recinto para os médicos responsáveis pelo cuidado paliativo terem uma conversa com a equipe do hospital em tempo hábil", alegou Jung.

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