Como a inteligência artificial pode gerar valor para as UTIs: o exemplo da estimativa de duração da internação — Parte 2
A duração da internação (LOS, do inglês length of stay) em unidades de terapia intensiva (UTI) é um indicador crucial para avaliação da qualidade da assistência. O tempo que um paciente passa na UTI pode variar muito dependendo da condição do paciente, do diagnóstico, do curso do tratamento e principalmente da adesão às medidas que reduzem complicações e às que tratam rapidamente doenças graves como sepse, AVC, entre outras. A longa permanência na UTI é associada ao aumento dos custos com saúde, à utilização de leitos e à carga de trabalho da equipe. Portanto, monitorar e reduzir a LOS tornou-se um foco significativo para organizações de saúde e pesquisadores.
A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML, do inglês Machine Learning) são ferramentas poderosas para auxiliar no gerenciamento de UTIs e melhorar os resultados dos pacientes. Os algoritmos de IA podem analisar quantidades abundantes de dados e identificar padrões e relacionamentos que possam não ser evidentes para observadores humanos. Nos últimos anos, a IA tem sido cada vez mais usada no setor de saúde e inclusive no gerenciamento de UTIs para prever os resultados dos pacientes e recomendar tratamentos.
Uma das aplicações da IA no gerenciamento da duração da internação na UTI é por meio do uso de modelagem preditiva. Esta envolve a construção de modelos matemáticos para prever a probabilidade de um evento com base em dados obtidos de centenas de milhares de pacientes. No caso do gerenciamento de UTI, modelos preditivos podem ser usados para prever a duração da internação dos pacientes baseada em fatores como dados demográficos, histórico médico, resultados laboratoriais e medições clínicas.
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