A inteligência artificial pode prever o risco de morte nos anos seguintes a uma fratura de quadril?

Um novo estudo publicado no Jornal de pesquisa ortopédica indica que um modelo baseado em inteligência artificial treinado em dados básicos de exames de sangue e de laboratório, bem como em dados demográficos básicos, pode prever o risco de morte de um paciente dentro de um, cinco e 10 anos após sofrer uma fratura de quadril.

Na análise de 3.751 registros de pacientes com fratura de quadril de dois sistemas de banco de dados hospitalares do Beth Israel Deaconess Medical Center, em Boston, a taxa de mortalidade em um ano para todos os pacientes foi de 21% e para aqueles com 80 anos ou mais foi de 29%.

Depois de avaliar 10 modelos diferentes de classificação de aprendizado de máquina, os investigadores descobriram que o modelo LightGBM teve o desempenho de previsão de mortalidade mais preciso em um ano. Idade, níveis de açúcar no sangue, certas características dos glóbulos vermelhos, níveis de glóbulos brancos, níveis de nitrogênio ureico, contagem de plaquetas, níveis de cálcio e tempo de coagulação do sangue foram fatores com maior poder preditivo. A maioria deles também estava entre os 10 principais recursos dos modelos de previsão de mortalidade de cinco e 10 anos do LightGBM.

“Nossos modelos mostram que certos biomarcadores podem ser particularmente úteis na caracterização do risco de resultados ruins após fraturas de quadril”, disse o autor correspondente George Asrian, da Universidade da Pensilvânia.