Nova ferramenta baseada em IA é eficaz para análise de risco individual em casos de pneumonia grave em UTIs

Um novo estudo publicado no Journal of Critical Care e realizado com participação do Instituto D’Or de Pesquisa e Ensino (IDOR) analisou como medir a eficiência no uso de recursos em pacientes com pneumonia grave adquirida na comunidade, também chamada de pneumonia comunitária, doença adquirida fora do ambiente hospitalar e mais comum em idosos.

A pneumonia adquirida na comunidade (PAC) em sua forma grave representa um dos maiores desafios para as Unidades de Terapia Intensiva (UTIs). A condição exige recursos complexos, desde internações prolongadas até suporte respiratório, o que impacta diretamente na capacidade dos hospitais de oferecer cuidados de qualidade. Apesar da relevância, os métodos tradicionais de avaliação de desempenho hospitalar nem sempre levam em consideração a gravidade dos pacientes. Isso dificulta comparações justas entre instituições e compromete estratégias de gestão mais eficazes.

Ajustando o risco a cada paciente

Para enfrentar esse problema, os pesquisadores investigaram a utilidade de uma ferramenta chamada Standardized Length of Stay Ratio (SLOSR), desenvolvida com técnicas de aprendizado de máquina, um ramo da Inteligência Artificial (IA). O objetivo foi verificar se o SLOSR poderia prever, de forma ajustada ao risco de cada paciente, o tempo adequado de internação em UTIs. Com esse cálculo, seria possível comparar desempenhos entre diferentes hospitais de forma mais precisa, identificando excessos ou carências na utilização de recursos.

O estudo teve caráter retrospectivo e multicêntrico, envolvendo 16.985 internações de adultos com PACs em 220 UTIs de 57 hospitais brasileiros ao longo de 2023. Foram consideradas variáveis como idade, presença de comorbidades, necessidade de ventilação mecânica e a gravidade da doença.

Um modelo de aprendizado de máquina foi aplicado para prever o tempo esperado de internação, permitindo calcular o SLOSR como a razão entre o tempo observado e o tempo previsto. Para garantir a robustez do método, os pesquisadores realizaram análises estatísticas rigorosas, como gráficos de calibração, validação cruzada e métricas de erro, assegurando que o modelo se aproximava da realidade clínica.

Principais resultados

Os dados revelaram que o tempo mediano de internação foi de quatro dias e aproximadamente 28% dos pacientes necessitaram de suporte ventilatório. O modelo apresentou uma excelente capacidade de explicar a variação no tempo de internação, apresentando erros de previsão baixos. Esses resultados reforçam o potencial do SLOSR como um indicador confiável para avaliar eficiência no uso de recursos entre UTIs.

O estudo demonstra que o SLOSR pode ser uma ferramenta valiosa para hospitais e gestores de saúde, permitindo avaliar o desempenho das UTIs de forma ajustada à gravidade dos pacientes. Essa abordagem contribui para identificar onde os recursos estão sendo utilizados de forma eficiente e onde podem estar ocorrendo desperdícios. Os pesquisadores, no entanto, destacam que ainda são necessárias novas investigações para verificar a aplicabilidade do método em outros contextos, como diferentes países e sistemas de saúde.

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