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

10 Feb 2018 08:31
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is?QBpwhr9JW9VvzRP4mEqFxPE1cMk4hB1oi9SNZdBmExo&height=180 Utilizando um algoritmo de inteligência artificial que prevê a mortalidade de um paciente, uma equipe de procura da Faculdade Stanford espera melhorar os cuidados finais em pessoas criticamente enfermas. Em testes, o sistema se provou estranhamente preciso, prevendo acertadamente a mortalidade de 90 por cento dos casos. Porém, ainda que o sistema consiga calcular se um paciente podes morrer, ele não consegue dizer obviamente aos médicos como chegou a essa conclusão. Prever a mortalidade tem sido difícil. Os médicos necessitam declarar uma série de fatores, como a idade do paciente, histórico familiar de reação aos remédios e a meio ambiente da doença em si.Para complicar o processo, os médicos necessitam guerrear contra seus próprios egos, inclinações e uma relutância inconsciente ao avaliar as possibilidades de um paciente. Isto expõe um problema pra que exista um tempo direito para se começar 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 uma etapa de até um ano, são iniciados tratamentos desse tipo.No término das contas, os médicos trabalham pra impossibilitar aflição, náusea, inexistência de apetite, dão suporte psicológico e moral, e também respeitar cuidados espirituais, culturais e sociais do paciente e de sua família. Não obstante, se um paciente é posicionado perante cuidados paliativos antes da hora, ele porventura vai perder enorme quota nesse tratamento.E isso pode simbolizar uma tensão desnecessária ao sistema de saúde. Com alguma regularidade, doenças avançadas se transformam numa queda médica, e os pacientes acabam indo pra UTI. Um dos objetivos da equipe de cuidado paliativo é discutir com os pacientes, de forma que eles possam pensar e associar tuas preferências antes que haja uma queda. Jung diz que estas necessidades inconvenientes foram reconhecidas há várias décadas com pesquisas que mostram que 80 por cento dos americanos gostariam de morrer em residência — porém só trinta e cinco por cento conseguiram tal feito. Ele diz que a ocorrência melhorou um tanto, no entanto "ainda há um enorme caminho pela frente".É respeitável se ater ao tempo claro, e, por essa justificativa, Anand Avai e tua equipe de Stanford montaram este sistema de inteligência artificial. O algoritmo pra prever a morte é uma ferramenta para aperfeiçoar a precisão de prognósticos. Além de aprimorar o timing para cuidados paliativos, o sistema pode bem como aliviar a carga a respeito os médicos quando tentam prever os resultados de cuidados paliativos, que são qualquer coisa trabalhoso e que levam um bom tempo. O sistema utiliza uma maneira de inteligência artificial conhecida como deep learning, em que uma rede neural aprende ao analisar uma quantidade imensa de detalhes. Por esse 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. Após ler 2 milhões de registros, os pesquisadores identificaram 200 1 mil pacientes adequados para o projeto.Vince e seis Indicação de exclusão rápida pra página BannersA hérnia de disco bem como podes afetar os cãesSegundo passo para absorver uma rotina com alimento natural pra gatos> Dicas a respeito da Lipidose Hepática vinte e um/01/2018 19h33 Atualizado 21/01/2018 20h01Os pesquisadores estavam "agnósticos" quanto ao tipo de doença, estágio da doença, gravidade da internação (se está pela UTI ou não) e desse modo por diante. Todos estes pacientes tinham casos idênticos, incluindo diagnóstico, número de exames ordenados e tipos de procedimentos realizados, e também números de dias que ficaram no hospital, medicamentos administrados, além de outros mais fatores. Programado com essa nova capacidade, 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 dez casos. Por volta de 95% dos pacientes avaliados com baixa promessa de morrer durante aquele tempo 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 pra aperfeiçoar o cuidado paliativo utilizando o presságio como um indicador", considerou Stephanie M. Harman, professora de medicina pela Faculdade Stanford e uma das coautoras nesse novo estudo, em entrevista ao Gizmodo. A intenção não é noticiar as pessoas quando elas irão morrer", explicou, ressaltando que o sistema decide o defeito de "identificar pacientes graves que ainda não tiveram tratamento paliativo". Sobre isso, observou Jung: "Nós achamos que essa abordagem é fundamental pro emprego seguro, efetivo e ético de machine learning em um assunto clínico.Fora de casos de aplicações super nichadas, como a nossa, pensamos que é a toda a hora melhor deixar as pessoas informadas a respeito do processo". Durante o estudo, os pesquisadores descobriram inúmeras falhas no sistema que deverão ser corrigidas antes de regressar a funcionar novamente. Por exemplo, poderá ser penoso descobrir uma hora exata e um ambiente pros médicos responsáveis pelo cuidado paliativo terem uma discussão com a equipe do hospital em tempo hábil", comentou Jung.

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