Os cuidados de saúde são mais do que consultas médicas; é um esforço de equipe. Mas a maioria das tecnologias baseadas na inteligência artificial baseadas em dados de pacientes utilizam apenas as informações fornecidas pelos médicos, omitindo informações cruciais de enfermeiros e terapeutas de reabilitação.
Um projeto inovador e interdisciplinar co-liderado pela Universidade de Illinois em Chicago utilizará inteligência artificial para unificar dados de uma gama mais ampla de profissões de saúde e criar conjuntos de dados novos e holísticos que poderão transformar os cuidados de saúde, impulsionando descobertas que impactam positivamente os resultados e cuidados dos pacientes.
A colaboração com a Universidade de Iowa, a Universidade de Missouri e a Universidade Loyola e os parceiros técnicos Microsoft e Tackle AI recebeu até US$ 10 milhões da Agência Federal de Projetos de Pesquisa Avançada para Saúde, ou ARPA-H. O prêmio é o primeiro financiamento ARPA-H recebido pela UIC, que atuará como instituição contratante.
Os pesquisadores criarão novas maneiras de combinar dados estruturados e notas de texto livre de enfermeiros, fisioterapeutas e terapeutas ocupacionais, fonoaudiólogos e médicos para um uso mais eficaz em registros eletrônicos de saúde. Essas notas geralmente fornecem informações adicionais e valiosas sobre o progresso de um paciente, especialmente quando seu atendimento ocorre fora de um hospital ou clínica.
O projeto se concentrará em duas populações complexas de pacientes: pacientes que sofreram lesões relacionadas a uma queda e bebês em transição da unidade de terapia intensiva neonatal para casa. Ambas as populações dependem dos cuidados prestados por diversos profissionais de saúde.
“Os cuidados de saúde são um processo interdisciplinar, mas as ferramentas e infraestruturas de dados existentes ignoram a maior parte da equipa”, disse Andrew Boyd, um dos principais investigadores do projeto e professor de ciências biomédicas e de informação em saúde na UIC. “Outras profissões atendem os pacientes com mais frequência e fornecem dados de altíssima fidelidade que se aproximam da realidade do paciente, em vez de apenas breves instantâneos do tempo que você obtém a partir de dados documentados pelos médicos”.
Os pesquisadores usarão métodos computacionais avançados nos novos conjuntos de dados para criar resumos de cuidados para toda a equipe e novos e poderosos aplicativos de IA. Eles também usarão os dados para fazer novas descobertas científicas que irão melhorar os cuidados e o tratamento dos pacientes.
“Pacientes que sofrem quedas e UTIN necessitam de cuidados de toda a equipe enquanto estão no hospital e em clínicas ambulatoriais. Mas a documentação fragmentada e isolada impede a comunicação”, disse Catherine K. Craven, investigadora principal e informática biomédica da Escola de Medicina da Universidade de Missouri. “Ao unificar estes dados, podemos melhorar a comunicação entre os prestadores de cuidados de saúde, o paciente e os seus parceiros de cuidados e gerar novos conhecimentos científicos que melhoram os resultados dos pacientes”.
Estes avanços também poderiam ser aplicados a outros domínios de cuidados, além de quedas e transições na UTIN, disse Karen Dunn Lopez, investigadora principal e professora de enfermagem na Universidade de Iowa.
“Quando você aborda problemas complexos e difíceis, os insights que você obtém e as soluções que você desenvolve provavelmente serão aplicáveis a problemas menos complexos”, disse Lopez. “O trabalho da nossa equipe nos ajudará a entender como orientar a tomada de decisões centrada no paciente sobre a sinergia dos cuidados prestados por uma equipe multidisciplinar.”
Dados mais detalhados para casos complexos
Grande parte da promessa da IA para os cuidados de saúde é o seu potencial para extrair automaticamente insights de dados de registos de saúde eletrónicos. Um algoritmo pode sugerir um diagnóstico com base em sintomas ou resultados laboratoriais, ou combinar os pacientes com o tratamento específico que será mais eficaz para o seu caso.
Mais dados podem levar a uma melhor orientação de IA. A investigação demonstrou que a inclusão de observações de enfermeiros nos dados dos pacientes pode levar a previsões mais precisas sobre medidas como o risco de morte num hospital do que apenas notas médicas e resultados laboratoriais.
O valor dos dados multidisciplinares é particularmente claro para o tratamento de lesões por quedas em adultos, uma área surpreendentemente complexa dos cuidados de saúde. As quedas são difíceis de prevenir e podem levar a múltiplos resultados negativos para a saúde dos idosos.
O principal preditor do risco de queda é o número de quedas anteriores, mas os pacientes podem não informar os seus médicos sobre todas as suas quedas. Relatos sobre quedas em atendimentos de emergência ou sessões de terapia ambulatorial podem ser ignorados na enxurrada de informações no prontuário de saúde de um paciente.
Os fisioterapeutas e terapeutas ocupacionais também coletam informações detalhadas relevantes para o risco de queda, como avaliações de força e equilíbrio. Como esses relatórios são muitas vezes subjetivos e baseados em texto, eles são difíceis de combinar com anotações médicas ou dados numéricos, como resultados de exames.
“Dados são ouro, mas até que possam ser usados, não têm sentido”, disse Tanvi Bhatt, professor de fisioterapia e ciências da reabilitação na UIC e co-investigador do projeto. “As notas baseadas em texto que temos são mais narrativas e descritivas, em comparação com as medidas de laboratório. Mas se esse texto for perdido, não há continuidade de cuidado.”
A unificação destes dados com outras fontes poderia ajudar os médicos a identificar a causa das quedas de um paciente e associá-las às intervenções mais adequadas para prevenir lesões futuras. Também poderia ajudar os pesquisadores a projetar e testar novos modelos de previsão do risco de queda e compartilhar esses insights com os pacientes em uma linguagem clara, disse Bhatt.
A incorporação desses dados também ajudará a envolver o paciente nas decisões sobre cuidados de saúde, disse Mary Khetani, professora de terapia ocupacional e ciências da reabilitação na UIC e co-investigadora da bolsa. As notas narrativas feitas por fisioterapeutas e terapeutas ocupacionais muitas vezes vêm diretamente de entrevistas com um paciente e sua família. Organizar os dados para compartilhar com os pacientes e seus cuidadores pode ajudá-los a se sentirem mais informados e engajados enquanto navegam por vários serviços de saúde fora do hospital.
“Sabemos que a melhor prática consiste em centrar a experiência do paciente e da família na tomada de decisões para obter os melhores resultados e obter a sua adesão e adesão”, disse Khetani. “Mas não poderemos fazer isso se os sobrecarregarmos com informações.”
IA como intérprete de cuidados de saúde
Os cientistas da computação envolvidos no projeto usarão e desenvolverão ferramentas avançadas de mineração de texto e processamento de linguagem para superar os obstáculos linguísticos e técnicos que impedem a integração de dados de outras disciplinas. A pesquisa testará se grandes modelos de linguagem podem ser treinados para ajudar a compreender e conectar dados de texto entre profissões.
“Os dados médicos são únicos em muitos aspectos, sendo um deles que tendem a incluir jargões e outros termos que não aparecem comumente em fontes online mais populares”, disse Natalie Parde, professora associada de ciência da computação na UIC e co-investigadora do projeto. . “As ferramentas de processamento de linguagem tendem a não funcionar tão bem quando aplicadas a dados de cuidados de saúde. Um desafio técnico central nesta subvenção é levar estas ferramentas e tecnologias ao ponto em que possamos utilizá-las de forma fiável num ambiente de cuidados de saúde.”
Uma vez integrados, os dados de enfermeiros, terapeutas de reabilitação e outros profissionais de saúde podem ajudar a treinar modelos mais detalhados para prever riscos para a saúde ou a eficácia do tratamento. As ferramentas de IA também podem gerar resumos concisos de grandes quantidades de texto e dados.
Por exemplo, um prestador de cuidados primários pode obter uma sinopse com base nas visitas semanais de fisioterapia e fonoaudiologia de seu paciente. Ou os pais de um bebé prematuro podem receber um resumo das terapias de enfermagem e de reabilitação ministradas na UCI neonatal, para os ajudar na transição para cuidados de acompanhamento numa clínica ou num ambiente natural como a sua casa.
“Não é apenas uma questão de traduzir para uma linguagem leiga, é realmente uma questão de compreender o que é importante apresentar ao paciente ou ao seu médico”, disse Barbara Di Eugenio, professora colegiada de Ciência da Computação Warren S. McCulloch na UIC e um projeto co-investigador.
Através de hackathons e outras atividades que utilizam dados desidentificados, a equipe também convidará cientistas de dados e desenvolvedores de software para criar aplicações clínicas e de pesquisa adicionais. Todas as ferramentas desenvolvidas pelo projeto serão de código aberto e construídas com contribuições e feedback de especialistas na área da saúde.
A parceria destaca os pontos fortes da UIC: sete faculdades de ciências da saúde que representam uma ampla gama de disciplinas de cuidados de saúde e um departamento de ciência da computação com profundo conhecimento de pesquisa em aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e ciência de dados.
Outros membros da equipe da UIC no projeto incluem Samantha Bond, da Faculdade de Ciências Aplicadas da Saúde, Miiri Kotche, da Faculdade de Engenharia, e David Chestek, da Faculdade de Medicina.
“A UIC é um ótimo lugar onde temos essa diversidade de habilidades e todos se conhecem e trabalham juntos”, disse Boyd. “Assim, quando estas oportunidades maravilhosas surgirem, poderemos reunir todos, incluindo as nossas instituições colaboradoras, e tentar transformar a forma como olhamos para os dados de saúde.”
