Novas diretrizes refletem o uso crescente de IA na pesquisa em saúde

O uso generalizado da inteligência artificial (IA) em ferramentas de tomada de decisão médica levou a uma atualização das diretrizes TRIPOD para a elaboração de relatórios de modelos de previsão clínica. As novas diretrizes TRIPOD+AI são lançadas no BMJ hoje.

As diretrizes TRIPOD (que significa Relatório Transparente de um Modelo de Predição Multivariável para Prognóstico ou Diagnóstico Individual) foram desenvolvidas em 2015 para melhorar as ferramentas de auxílio ao diagnóstico e prognóstico usadas pelos médicos. Amplamente utilizado, a sua aceitação pelos médicos para estimar a probabilidade de uma condição específica estar presente ou poder ocorrer no futuro ajudou a melhorar a transparência e a precisão da tomada de decisões e a melhorar significativamente o atendimento ao paciente.

Mas os métodos de investigação evoluíram desde 2015 e assistimos a uma aceleração dos estudos que desenvolvem modelos de previsão utilizando IA, especificamente métodos de aprendizagem automática. A transparência é um dos seis princípios fundamentais que sustentam as orientações da OMS sobre ética e governação da inteligência artificial para a saúde. O TRIPOD+AI foi, portanto, desenvolvido para fornecer uma estrutura e um conjunto de padrões de relatórios para impulsionar os relatórios de estudos que desenvolvem e avaliam modelos de previsão de IA, independentemente da abordagem de modelagem.

As diretrizes TRIPOD+AI foram desenvolvidas por um consórcio de investigadores internacionais, liderados por investigadores da Universidade de Oxford, juntamente com investigadores de outras instituições líderes em todo o mundo, profissionais de saúde, indústria, reguladores e editores de revistas. O desenvolvimento da nova orientação foi informado por pesquisas que destacaram relatórios deficientes e incompletos de estudos de IA, uma pesquisa Delphi e uma reunião de consenso online.

Gary Collins, professor de estatística médica no Departamento de Ortopedia, Reumatologia e Ciências Musculoesqueléticas de Nuffield (NDORMS), Universidade de Oxford, e pesquisador principal do TRIPOD, diz: “Há um enorme potencial para a inteligência artificial melhorar os cuidados de saúde a partir do diagnóstico precoce de pacientes com câncer de pulmão até a identificação de pessoas com maior risco de ataques cardíacos. Estamos apenas começando a ver como essa tecnologia pode ser usada para melhorar os resultados dos pacientes.

“A decisão de adotar essas ferramentas depende de relatórios transparentes. A transparência permite a identificação de erros, facilita a avaliação de métodos e garante supervisão e regulamentação eficazes. A transparência também pode criar mais confiança e influenciar a aceitabilidade do paciente e do público no uso de modelos de previsão em assistência médica.”

A declaração TRIPOD+AI consiste em uma lista de verificação de 27 itens que substitui o TRIPOD 2015. A lista de verificação detalha recomendações de relatórios para cada item e é projetada para ajudar pesquisadores, revisores, editores, formuladores de políticas e pacientes a compreender e avaliar a qualidade dos métodos de estudo e resultados de pesquisas baseadas em IA.

Uma mudança fundamental no TRIPOD+AI foi uma maior ênfase na confiabilidade e na justiça. O professor Carl Moons, UMC Utrecht disse: “Embora esses não sejam conceitos novos em modelagem de previsão, a IA chamou mais atenção para eles como problemas de relatórios. Uma razão para isso é que muitos algoritmos de IA são desenvolvidos em conjuntos de dados muito específicos que às vezes são nem mesmo de estudos ou simplesmente poderiam ser extraídos da internet.

“Também não sabemos quais grupos ou subgrupos foram incluídos. Portanto, para garantir que os estudos não discriminem nenhum grupo específico ou criem desigualdades na prestação de cuidados de saúde, e para garantir que os decisores possam confiar na fonte dos dados, estes factores tornar-se mais importante.”

Xiaoxuan Liu e o professor Alastair Denniston, diretores da Incubadora NIHR para Ciência Regulatória em IA e cuidados de saúde digital, são coautores do TRIPOD+AI e explicaram: “Muitas das aplicações mais importantes da IA ​​na medicina são baseadas em modelos de previsão. Tivemos o prazer de apoiar o desenvolvimento do TRIPOD+AI, que foi concebido para melhorar a qualidade das evidências nesta importante área de investigação em IA.”

O TRIPOD 2015 ajudou a mudar o panorama dos relatórios de pesquisas clínicas, trazendo padrões mínimos de relatórios para modelos de previsão. As diretrizes originais foram citadas mais de 7.500 vezes, apresentadas em diversas instruções de periódicos aos autores e incluídas em documentos informativos da OMS e do NICE.

“Espero que o TRIPOD+AI conduza a uma melhoria acentuada nos relatórios, reduza o desperdício de pesquisas relatadas de forma incompleta e permita que as partes interessadas cheguem a um julgamento informado com base em detalhes completos sobre o potencial da tecnologia de IA para melhorar o atendimento ao paciente e os resultados que reduzem através do entusiasmo pelas inovações em cuidados de saúde impulsionadas pela IA”, concluiu Gary.