Pesquisadores da Mayo Clinic desenvolvem ferramenta de IA para detectar infecções de sítio cirúrgico a partir de fotos enviadas pelos pacientes
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ROCHESTER, Minnesota — Uma equipe de pesquisadores da Mayo Clinic desenvolveu um sistema de inteligência artificial (IA) capaz de detectar infecções de sítio cirúrgico (ISC) com alta precisão a partir de fotos das feridas pós-operatórias enviadas pelos próprios pacientes, com o potencial de transformar o modo como o cuidado pós-operatório é realizado.
Publicado no Annals of Surgery, o estudo apresenta uma cadeia de processamento baseada em IA criada pelos pesquisadores, que pode identificar automaticamente incisões cirúrgicas, avaliar a qualidade das imagens e sinalizar sinais de infecção em fotos enviadas pelos pacientes através de portais online. O sistema foi treinado com mais de 20 mil imagens de mais de 6 mil pacientes em nove hospitais da Mayo Clinic.
"Fomos motivados pela crescente necessidade de acompanhamento ambulatorial das incisões cirúrgicas em tempo hábil," diz coautor sênior Cornelius Thiels, D.O., oncologista cirúrgico hepatobiliar e pancreático da Mayo Clinic. "Esse processo, atualmente realizado por clínicos, consome muito tempo e pode atrasar o atendimento. Nosso modelo de IA pode ajudar a realizar a triagem dessas imagens de modo automático, melhorando a detecção precoce e simplificando a comunicação entre os pacientes e suas equipes de cuidado."
O sistema de IA utiliza um modelo de duas etapas. A primeira etapa consistem em detectar se uma imagem contém uma incisão cirúrgica e, em seguida, avaliar se essa incisão apresenta sinais de infecção. O modelo, chamado de Vision Transformer, alcançou 94% de precisão na detecção de incisões e uma área sob a curva (AUC) de 81% na identificação de infecções.
"Este trabalho cria os alicerces para o cuidado de feridas pós-operatórias assistido por IA, o que pode transformar a forma como os pacientes pós-cirúrgicos são monitorados," diz autora principal Hala Muaddi, M.D., Ph.D., um membro hepatopancreatobiliar da Clínica Mayo. "É especialmente relevante à medida que as cirurgias ambulatoriais e os acompanhamentos virtuais se tornam mais comuns."
Os pesquisadores esperam que essa tecnologia possa ajudar os pacientes a receber respostas mais rápidas, reduzir os atrasos no diagnóstico de infecções e oferecer um cuidado pós-operatório mais eficiente para quem se recupera em casa. Com validações adicionais, o sistema poderá atuar como uma ferramenta de triagem inicial, alertando os clínicos sobre incisões preocupantes. Essa ferramenta de IA também abre caminho para o desenvolvimento de algoritmos capazes de detectar sinais sutis de infecção, possivelmente antes que sejam perceptíveis pela equipe médica. Isso permitiria tratamentos mais precoces, menor morbidade e redução de custos.
"Para os pacientes, isso pode trazer um alívio mais imediato ou indicar algum problema logo no início," diz a Dra. Muaddi. "Para os clínicos, é uma maneira eficiente de concentrar a atenção nos quadros que exigem mais cuidados, sobretudo em áreas rurais ou com recursos limitados."
É importante destacar que o modelo apresentou um desempenho consistente entre diferentes grupos, o que ajuda a mitigar preocupações relacionadas ao viés dos algoritmos.
Embora os resultados sejam promissores, a equipe afirma que ainda são necessárias validações adicionais.
"Nossa esperança é que os modelos de IA que desenvolvemos — e o grande conjunto de dados em que foram treinados — consigam transformar radicalmente a forma como o acompanhamento cirúrgico é realizado," diz coautor sênior Hojjat Salehinejad, Ph.D., consultor sênior associado em pesquisa sobre prestação de cuidados em saúde no Kern Center for the Science of Health Care Delivery. "Estudos prospectivos estão em andamento para avaliar o quão bem essa ferramenta se integra ao cuidado cirúrgico no dia a dia."
Essa pesquisa foi apoiada pelo Prêmio de Fomento à Inteligência Artificial/Aprendizado de Máquina da Dalio Philanthropies e pelo Prêmio de Desenvolvimento de Carreira em Inovação Cirúrgica da Família Simons.
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