How AI can help improve hospital stays and outcomes for older patients with dementia

Usando inteligência artificial, os pesquisadores da Houston Methodist são capazes de prever os resultados de hospitalização de pacientes geriátricos com demência no primeiro ou segundo dia de internação hospitalar. Essa avaliação precoce dos resultados significa intervenções mais oportunas, melhor coordenação de cuidados, alocação de recursos mais criteriosa, gerenciamento de cuidados focado e tratamento oportuno para esses pacientes mais vulneráveis ​​e de alto risco.

Como os pacientes geriátricos com demência têm internações hospitalares mais longas e incorrem em custos de saúde mais altos do que outros pacientes, a equipe procurou resolver esse problema identificando fatores de risco modificáveis e desenvolvendo um inteligência artificial modelo que melhora os resultados do paciente, melhora sua qualidade de vida e reduz o risco de readmissão hospitalar, além de reduzir os custos de hospitalização uma vez que o modelo é colocado em prática.

O estudo, publicado online em 29 de setembro em Alzheimer e Demência: Pesquisa Translacional e Intervenções Clínicas, analisaram os registros hospitalares de 8.407 pacientes geriátricos com demência ao longo de 10 anos no sistema de oito hospitais do Houston Methodist, identificando fatores de risco para resultados ruins entre subgrupos de pacientes com diferentes tipos de demência decorrentes de doenças como Alzheimer, Parkinson, demência vascular e Huntington, entre outros. A partir desses dados, os pesquisadores desenvolveram um modelo de aprendizado de máquina reconhecer rapidamente os fatores de risco preditivos e sua importância classificada para resultados de hospitalização indesejáveis ​​no início do período de internação desses pacientes.

Com uma precisão de 95,6%, seu modelo superou todos os outros métodos prevalentes de avaliação de risco para esses vários tipos de demência. Os pesquisadores acrescentam que nenhum dos outros métodos atuais aplicou a IA para prever de forma abrangente os resultados da hospitalização de pacientes idosos com demência dessa maneira, nem identificam fatores de risco específicos que podem ser modificáveis ​​por procedimentos clínicos adicionais ou precauções para reduzir os riscos.

“O estudo mostrou que, se pudermos identificar pacientes geriátricos com demência assim que forem hospitalizados e reconhecermos os fatores de risco significativos, poderemos implementar algumas intervenções adequadas imediatamente”, disse Eugene C. Lai, MD, Ph.D., o Robert W. Hervey Distinguished Cadeira Dotada para Pesquisa e Tratamento de Parkinson no Departamento de Neurologia Stanley H. Appel. “Ao mitigar e corrigir os fatores de risco modificáveis ​​para resultados indesejáveis ​​imediatamente, somos capazes de melhorar os resultados e encurtar suas internações hospitalares”.

Lai, um neurologista, trabalha há muitos anos com esses pacientes e queria encontrar maneiras de entender melhor como eles são gerenciados e seu comportamento quando hospitalizados, para que os médicos possam melhorar o atendimento e a qualidade de vida deles. Ele abordou Stephen TC Wong, Ph.D., PE, especialista em bioinformática e diretor do TT and WF Chao Center for BRAIN em Houston Methodist, com essa ideia, porque ele já havia colaborado com Wong e sabia que sua equipe tinha acesso ao grande armazém de dados clínicos de pacientes metodistas de Houston e a capacidade de usar IA para analisar big data.

Fatores de risco para cada tipo de demência foram identificados, incluindo aqueles passíveis de intervenções. Principal resultado de hospitalização identificado fatores de risco incluíram encefalopatia, número de problemas médicos na admissão, úlceras de pressão, infecções do trato urinário, quedas, origem da admissão, idade, raça e anemia, com várias sobreposições em grupos com multidemência.

Em última análise, os pesquisadores pretendem implementar medidas de mitigação para orientar as intervenções clínicas para reduzir esses resultados negativos. Wong diz que a estratégia emergente de aplicar poderosas previsões de IA para desencadear a implementação de caminhos clínicos “inteligentes” em hospitais é nova e não apenas melhorará os resultados clínicos e as experiências dos pacientes, mas também reduzirá os custos de hospitalização.

“Nossos próximos passos serão implementar o modelo de IA validado em um aplicativo móvel para a UTI e a equipe principal do hospital para alertá-los sobre pacientes geriátricos com demência que estão em alto risco de resultados de hospitalização ruins e orientá-los sobre as medidas de intervenção para reduzir esses riscos”, disse Wong, autor correspondente do artigo e John S. Dunn Presidential Distinguished Chair em Biomedical Engineering com o Houston Methodist Research Institute. trabalhará com a TI do hospital para integrar esse aplicativo perfeitamente ao EPIC como parte de uma implementação em todo o sistema para uso clínico de rotina.”

Ele disse que isso seguirá a mesma estratégia de caminho clínico inteligente em que eles estão trabalhando para integrar dois outros novos aplicativos de IA que sua equipe desenvolveu no sistema EPIC para uso clínico de rotina para orientar intervenções que reduzem o risco de quedas de pacientes com lesões e melhor avaliar a mama. risco de câncer para reduzir biópsias desnecessárias e sobrediagnósticos.

Os colaboradores de Wong e Lai neste estudo foram Xin Wang, Chika F. Ezeana, Lin Wang, Mamta Puppala, Yunjie He, Xiaohui Yu, Zheng Yin e Hong Zhao, todos com o TT & WF Chao Center for BRAIN no Houston Methodist Academic Institute , e Yan-Siang Huang com o Hospital Memorial do Extremo Oriente em Taiwan.