Aplicação de inteligência artificial (IA) na prevenção de incidentes à pacientes em serviços hospitalares

Abstract

Introdução: A segurança do paciente é objeto de grande preocupação nos cuidados de saúde, por estar diretamente relacionada com a qualidade da assistência. Um dos maiores desafios da gestão é elaborar estratégias para reduzir a ocorrência de erros, que impactam diretamente na qualidade da assistência, na qualidade de vida do indivíduo e nos custos assistenciais. O uso de tecnologias como a inteligência artificial tem demonstrado bons resultados na solução de problemas e estudos tem sido voltados à análise e construção de ferramentas tecnológicas na área da saúde. Objetivo. Favorecer a identificação precoce de fatores de risco para eventos adversos empacientes hospitalizados, por meio da facilitação da implantação e utilização dos protocolos de segurança do paciente, com o uso da inteligência artificial. Método. Trata se de pesquisa realizada em duas partes. A primeira parte refere-se à Revisão sistemática de literatura, com o objetivo de reunir evidências sobre a utilização da inteligência artificial na segurança do paciente. A segunda parte consiste no desenvolvimento de um software, aplicado a Escala de Eventos Adversos Associados às Práticas de Enfermagem (EEAAPE), para identificar o risco de ocorrência de eventos adversos no ambiente hospitalar. Resultados. A busca nas bases de dados retornou 164 artigos, dos quais, após análise segundo critérios de inclusão e exclusão, 14 foram incluídos na revisão. Os dados dos artigos foram extraídos e organizados em planilha do Microsoft Excel®, e foram agrupados conforme desenho de estudo, e a avaliação da qualidade metodológica foi realizada por ferramentas do Joanna Briggs Institute (JBI). O software intitulado “PrevenSystem - Incidentes Hospitalares” foi desenvolvido em linguagem Java Script utilizando-se o React Native como framework, segundo a metodologia de desenvolvimento ágil, denominada Scrum. A funcionalidade do sistemaconsiste em facilitar a identificação de fatores de risco para eventos adversos, a partir da avaliação dos itens de uma escala padrão de avaliação, com o objetivo de reduzir a ocorrência de falhas e garantir rapidez na tomada de decisões. Os dados inseridos são processados por algoritmos que os classificam pelo método de “árvore de decisões”, de forma que a frequência da ocorrência de determinada situação corresponda a uma certa probabilidade de ocorrência de falha. Esta aplicação de IA consiste em análise preditiva, que é um modelo que utiliza machine learning, num “modelo de previsão baseado em IA” capaz de fornecer previsões probabilísticas da presença atual ou da ocorrência futura de determinado resultado, conforme os dados de entrada. Esta pesquisa inclui o registro do software junto ao Instituto Nacional de Propriedade Intelectual (INPI). Conclusão: O resultado da pesquisa demonstra a relevância das pesquisas sobre a aplicação da IA na prevenção de eventos adversos em pacientes hospitalizados, com bons resultados na avaliação dos sistemas desenvolvidos, sobretudo na redução de erros e agilidade das ações de tomadas de decisões. Entretanto identifica-se que ainda há necessidade de novos estudos em áreas ainda não abordadas pelas atuais pesquisas. O aplicativo desenvolvido utiliza a IA para análise das dimensões de um instrumento validado para avaliação do risco de ocorrência de eventos adversos, conforme as fases de desenvolvimento da metodologia ágil Scrum, sendo registrado no INPI, apresentando-se apto para ser submetido a testagem para validação e ampla divulgação para utilização pelas organizações de saúde.