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Unicamp testa modelo de inteligência artificial em pacientes com doenças cardíacas crônicas

Pesquisa foi premiada pela Sociedade Brasileira de Cardiologia e pelo Congresso Europeu de Inovação.

Luiz Sérgio F. de Carvalho, pesquisador do Aterolab e autor principal do estudo e o cardiologista Andrei Sposito, coordenador do Aterolab e orientador da pesquisa. Foto: reprodução 

Por Jornal da Unicamp 

Uma pesquisa conduzida no Laboratório Aterolab da Faculdade de Ciências Médicas (FCM) da Unicamp testou o uso da inteligência artificial para identificar pacientes com doenças coronarianas crônicas e classificá-los com maior ou menor risco a eventos clínicos adversos. O modelo – baseado em algoritmos – permitiu ainda estimar os custos desses pacientes para o Sistema Único de Saúde (SUS). A finalidade do estudo, de acordo com os pesquisadores da Unicamp, é aumentar a precisão da alta hospitalar e ajudar nas decisões médicas.

“Quando o médico atende um paciente grave com doença coronariana aguda, ele precisa decidir se o paciente pode ter alta, se precisa de outro tipo de intervenção ou de cuidados de alto custo, se pode ir para um hospital da rede pública ou ficar em hospital de alta complexidade. Para facilitar essa decisão, criamos alguns algoritmos sofisticados baseados em equações a partir da soma de características dos pacientes”, explicou o cardiologista Andrei Sposito, coordenador do Aterolab e orientador da pesquisa.

Usando dados de prontuários de pacientes atendidos em hospitais públicos e privados, os pesquisadores analisaram 1.089 indivíduos com síndromes coronarianas agudas entre 2006 e 2018 e modelaram 29 variáveis clínicas possíveis para pacientes cardíacos. Essas variáveis incluíram sinais vitais, dados coronarográficos, diagnósticos e dados laboratoriais. Para as análises de custos, os pesquisadores consideraram a possibilidade de nova revascularização, mortes cardiovasculares e não cardiovasculares, tratamento dialítico crônico, hospitalizações e acidentes vasculares cerebrais (AVC).

Após a captura das informações coletadas dos prontuários em papel ou eletrônico, os dados foram inseridos no sistema e o computador foi “treinado” para simular os possíveis cenários para o paciente com doença coronariana crônica. Depois, a cada novo dado coletado durante o atendimento clínico ou ambulatorial e inserido no sistema, o computador se recalibra.


“O computador aprende com cada resultado e informa ao médico a melhor conduta clínica para o paciente. A partir desse trabalho, conseguimos prever 92% dos eventos clínicos que um paciente pode vir a ter. Identificamos, ainda, pacientes de alto risco para síndromes coronarianas agudas cujo custo foi quase cinco vezes maior. A aplicação da inteligência artificial para esses pacientes pode representar uma economia de quase R$ 50 milhões por ano para os hospitais brasileiros. Além disso, teremos certeza que os pacientes mais graves estarão recebendo um tratamento mais exato”, disse o cardiologista Luiz Sérgio F. de Carvalho, pesquisador do Aterolab e autor principal do estudo.


Os resultados da pesquisa intitulada "Inteligência artificial prediz o risco de novos eventos após síndromes coronarianas agudas, identifica indivíduos de alto custo e aqueles com elevada carga de fatores de risco não controlados" foi apresentada durante o 74º Congresso Brasileiro de Cardiologia, ocorrido em setembro em Porto Alegre e ganhou o prêmio de melhor tema livre. O estudo contou ainda com a participação de Silvio Gioppato, Marta Duran Fernandez, Bernardo Carvalho Trindade, José Carlos Quináglia e Silva e Sandra Ávila.

Após a apresentação da pesquisa durante o Congresso, a Sociedade Brasileira de Cardiologia (SBC) convidou os pesquisadores do Aterolab da FCM para criarem, dentro da SBC, uma comissão para desenvolver um projeto de inteligência artificial com as mesmas características desenvolvidas na Unicamp e distribuí-lo, nacionalmente, para os hospitais públicos nos próximos dois anos.

“Nosso estudo mostrou que a utilização da inteligência artificial aprimora a eficácia do atendimento. Conseguimos identificar quem tem mais chance de morrer, de voltar para o hospital ou de custar mais caro. Conseguimos identificar 10% dos pacientes que consomem mais de 30% dos recursos gastos. Podemos prevenir que tudo isso aconteça usando essa nova tecnologia”, reforçou Luiz Sérgio.

A pesquisa foi apresentada no início de novembro durante o International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research (ISPOR) Europe 2019, na Dinamarca, e ficou em primeiro lugar como melhor trabalho. O ISPOR é o mais importante congresso europeu de inovação.



“Os Estados Unidos estão fazendo um incentivo aos hospitais que adotam prontuários eletrônicos que façam interface com o sistema de inteligência artificial. Em pouco tempo, eles estarão rodando isso de forma perfeita. No Brasil, alguns hospitais privados estão atrás disso. Quem lida com gestão médica entendeu que não tem saída. Essa é a melhor forma de trabalhar. Para o paciente é um sistema seguro. Para o hospital é mais barato, pois otimiza as ações. É o futuro que chegou”, conclui Sposito.



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