Os resultados do estudo piloto, anunciados no congresso do Colégio Americano de Cirurgia deste ano, mostram que a máquina fez corretamente a triagem de 41 dos 50 pacientes, com uma eficácia de 82 %.

Os cirurgiões acertaram em 70% dos casos, os médicos dos cuidados intensivos 32 % e os anestesistas 58 %.

A inteligência artificial errou em 18% dos casos, enquanto os cirurgiões erraram 30%, os dos cuidados intensivos 36% e os anestesistas 42%.

Atualmente, as equipas cirúrgicas contam com a avaliação clínica para decidir quais os doentes pós-operatórios que precisam de cuidados intensivos e os que precisam de cuidados de rotina.

Geralmente, os clínicos tendem a fazer sobre-triagem. Em dúvida, optam pela precaução e mandam os doentes para os cuidados intensivos, mas isso pode levar a que os doentes estejam naquela unidade sem ser preciso.

"Nesses casos, o paciente pode estar exposto desnecessariamente a bactérias multirresistentes e ficar no hospital mais tempo do que precisa de estar. Por outro lado, a sub-triagem significa que um doente que devia ter ido para os cuidados intensivos vai para o recobro e pode piorar antes que seja detetado um problema, porque a monitorização não é tão frequente", afirmou o professor de medicina cirúrgica Marcovalerio Melis, do hospital universitário Langone, em Nova Iorque.

No estudo piloto foi analisada uma grande quantidade de dados, procuraram-se correlações entre variáveis, opções disponíveis e soluções para problemas complexos, organizando uma tabela de perguntas e respostas que levam à tomada de decisões, juntando experiências e informações de muitas fontes para reduzir a variabilidade e aumentar a fiabilidade das previsões.

O algoritmo incluiu 87 variáveis clínicas e 15 critérios específicos relacionados com a necessidade de admissão nos cuidados intensivos nas primeiras 48 horas após a cirurgia, incluindo intubação, paragem cardíaca ou respiratória, alta ou baixa tensão persistentes, resultados de ecocardiogramas, arritmias.

Os investigadores prepararam um questionário que foi feito aos médicos para saber como avaliariam a necessidade de um doente ir para os cuidados intensivos, "perguntaram" a mesma coisa à máquina e compararam os resultados.

A taxa de subtriagem foi semelhante para a inteligência artificial (12%) e para os cirurgiões (10%) mas a taxa de sobretriagem foi apenas de 06% para a máquina e situou-se entre 20% e 40% para os médicos.

"O algoritmo vai ser melhorado e aperfeiçoado à medida que a máquina for analisando mais pacientes e testes em outros locais validarão o modelo de arteligência artifical. Certamente, como se mostra neste estudo, o conceito é válido e pode ser extrapolado para qualquer hospital", afirmou Melis.

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