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Na pressa de aproveitar ferramentas de inteligência artificial e aprendizado de máquina para tornar o atendimento mais eficiente em hospitais de todo o país, um novo estudo aponta para outro uso possível: identificar pacientes com necessidades não médicas que possam afetar sua saúde e capacidade de receber atendimento.
Esses determinantes sociais da saúde – tudo, desde transporte e moradia até o fornecimento de alimentos e disponibilidade de familiares e amigos como apoio – podem desempenhar um papel importante na saúde do paciente e no uso dos serviços de saúde.
O novo estudo se concentra em uma população de pacientes com necessidades especialmente complexas: pessoas com doença de Alzheimer ou outras formas de demência. Sua condição pode torná-los especialmente dependentes de outras pessoas para levá-los a consultas médicas e atividades sociais, lidar com medicamentos e finanças, fazer compras e preparar alimentos e muito mais.
Os resultados do estudo mostram que uma ferramenta de processamento de linguagem natural baseada em regras identificou com sucesso pacientes com acesso instável a transporte, insegurança alimentar, isolamento social, problemas financeiros e sinais de abuso, negligência ou exploração.
Os pesquisadores descobriram que uma ferramenta de PNL baseada em regras – um tipo de IA que analisa a fala ou a escrita humana – era muito superior ao aprendizado profundo e aos algoritmos de regressão logística regularizados para identificar os determinantes sociais da saúde dos pacientes.
No entanto, mesmo a ferramenta de PNL não se saiu bem o suficiente para identificar as necessidades relacionadas à moradia ou aquisição ou uso de medicamentos.
O estudo foi liderado por Elham Mahmoudi, Ph.D., economista da saúde da Michigan Medicine, o centro médico acadêmico da Universidade de Michigan, e Wenbo Wu, Ph.D., que concluiu o trabalho enquanto fazia doutorado na UM School of Saúde Pública e agora está na Universidade de Nova York. Mahmoudi e dois outros autores estão no Departamento de Medicina Familiar.
Eles e seus colegas compararam as capacidades de detecção de SDOH de três técnicas diferentes de IA, primeiro treinando-as em um conjunto de 700 registros de pacientes para ensiná-los os tipos de palavras e frases a serem procuradas e, em seguida, usando-as em 300 registros e avaliando os resultados. .
As ferramentas analisaram apenas o conteúdo anônimo das anotações do pronto-socorro e do assistente social internado entre 2015 e 2019 nos prontuários eletrônicos de 231 pacientes com demência.
Mahmoudi diz que a equipe agora está trabalhando para validar prospectivamente o algoritmo de PNL em relação ao questionário SDOH que recentemente começou a ser fornecido a todos os pacientes de cuidados primários da Michigan Medicine. Isso permitirá que eles comparem o que o programa de computador encontra e o que os pacientes dizem em resposta a perguntas sobre sua situação.
“Também estamos preparando um programa piloto que avaliará a viabilidade de uma intervenção que aborde esses determinantes sociais da saúde e conecte as pessoas identificadas com os recursos da comunidade”, disse Mahmoudi. “Enquanto isso, esperamos que nossos resultados atuais mostrem que esse algoritmo pode ser usado por médicos, gerentes de caso e assistentes sociais para atender proativamente às necessidades sociais de pacientes com demência e potencialmente outras populações de pacientes vulneráveis”.
Além de Mahmoudi e Wu, os autores do estudo são Kaes J. Holkeboer e Lorrie Carbone LMSW, do Departamento de Medicina Familiar da UM, e Temidun O. Kolawole, da Universidade Johns Hopkins.
Instituto Nacional do Envelhecimento (AG066582 e AG06361), Associação de Alzheimer (AARG-NTF-20-685960)
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