Novo Sistema De IA Informa No momento em que Médicos Devem Tomar Cuidados Finais Com Pacientes

08 Feb 2018 00:29
Tags

Back to list of posts

Utilizando um algoritmo de inteligência artificial que prevê a mortalidade de um paciente, uma equipe de busca 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 por cento dos casos. Mas, ainda que o sistema consiga calcular se um paciente poderá morrer, ele não consegue falar obviamente aos médicos como chegou a essa conclusão. Prever a mortalidade é bem difícil. Os médicos devem achar uma série de fatores, como a idade do paciente, histórico familiar de reação aos medicamentos e a natureza da doença em si.Para complicar o método, os médicos necessitam lutar contra seus próprios egos, inclinações e uma relutância inconsciente ao avaliar as promessas de um paciente. Isso expõe um dificuldade para que haja um tempo correto pra se começar os cuidados paliativos (práticas aplicadas a um paciente incurável que visam doar diminuição de desgosto). Geralmente, no momento em que um paciente por ventura não vai viver em um momento de até um ano, são iniciados tratamentos desse tipo.No término das contas, os médicos trabalham para impossibilitar agonia, náusea, falta de apetite, dão suporte psicológico e moral, além de respeitar cuidados espirituais, culturais e sociais do paciente e de sua família. Porém, se um paciente é posicionado sob cuidados paliativos antes da hora, ele provavelmente vai perder enorme divisão desse tratamento.E isso talvez pode simbolizar uma tensão desnecessária ao sistema de saúde. Com alguma regularidade, doenças avançadas se transformam numa crise médica, e os pacientes acabam indo para a UTI. Um dos objetivos da equipe de cuidado paliativo é discutir com os pacientes, de forma que eles possam pensar e articular tuas preferências antes que haja uma queda. Jung diz que essas necessidades inconvenientes foram reconhecidas há novas décadas com pesquisas que esclarecem que 80% dos americanos gostariam de morrer em moradia — no entanto apenas trinta e cinco por cento conseguiram tal feito. Ele diz que a situação melhorou um tanto, entretanto "ainda há um comprido caminho pela frente".É considerável se ater ao tempo justo, e, por essa desculpa, Anand Avai e sua equipe de Stanford desenvolveram este sistema de inteligência artificial. O algoritmo para prever a morte é uma ferramenta para aperfeiçoar a precisão de prognósticos. Além de aprimorar o timing para cuidados paliativos, o sistema poderá bem como aliviar a carga a respeito de os médicos no momento em que tentam prever os resultados de cuidados paliativos, que são alguma coisa trabalhoso e que levam um excelente tempo. O sistema usa uma forma de inteligência artificial conhecida como deep learning, em que uma rede neural aprende ao analisar uma quantidade imensa de dados. Desse caso, o sistema foi alimentado com dicas de prontuário eletrônico de meninas e adultos internados no hospital de Stanford e no hospital infantil Lucile Packard. Depois de pesquisar dois milhões de registros, os pesquisadores identificaram 200 1000 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 pra integrar uma rotina com alimento natural pra gatos> Infos sobre a Lipidose Hepática 21/01/2018 19h33 Atualizado vinte e um/01/2018 20h01is?aHHtuds44dmPJtv8_nnLvn0GSGZ6BVDCHR0QJMY084M&height=240 Os pesquisadores estavam "agnósticos" quanto ao tipo de doença, estágio da doença, gravidade da internação (se está na UTI ou não) e deste jeito por diante. Todos esses pacientes tinham casos similares, incluindo diagnóstico, número de exames ordenados e tipos de procedimentos realizados, além de números de dias que ficaram no hospital, remédios administrados, entre outros fatores. Programado com essa nova perícia, o algoritmo passou a avaliar os quarenta mil pacientes restantes e fez um bom material, prevendo a mortalidade de pacientes entre três e doze meses em nove a cada 10 casos. Em torno de 95% dos pacientes avaliados com baixa perspectiva 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 usando o pressentimento como um indicador", declarou Stephanie M. Harman, professora de medicina pela Instituição Stanford e uma das coautoras deste novo estudo, em entrevista ao Gizmodo. A intenção não é anunciar as pessoas quando elas vão morrer", explicou, ressaltando que o sistema resolve o defeito de "identificar pacientes graves que ainda não tiveram tratamento paliativo". Sobre isto, observou Jung: "Nós achamos que essa abordagem é fundamental pro exercício seguro, efetivo e ético de machine learning em um contexto clínico.Fora de casos de aplicações super nichadas, como a nossa, pensamos que é a todo o momento 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 voltar a funcionar novamente. Por exemplo, poderá ser trabalhoso localizar uma hora exata e um lugar pros médicos responsáveis pelo cuidado paliativo terem uma discussão com a equipe do hospital em tempo hábil", comentou Jung.

Comments: 0

Add a New Comment

Unless otherwise stated, the content of this page is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 License