Avaliação do uso de uma ferramenta de inteligência artificial no apoio à tomada de decisão e seu efeito na mortalidade hospitalar por sepse
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Autores IPEN
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Delvonei Alves de Andrade
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Resumo
A sepse representa um desafio clínico global de alta prevalência e mortalidade, sendo que identificação e intervenção precoces podem otimizar desfechos. Neste contexto, ferramentas de inteligência artificial (IA) emergem como auxiliares promissores. O presente estudo investigou o impacto do Robô Laura®, um sistema de apoio à decisão clínico (SADC) brasileiro, que utiliza IA, na redução da mortalidade hospitalar por sepse. Também foi avaliada a percepção da equipe assistencial quanto à ferramenta, que foi implementada em um hospital filantrópico de alta complexidade. Essa SADC atuou através da monitorização de dados vitais e exames laboratoriais, gerando alertas exibidos em monitores específicos, segundo os critérios de resposta inflamatória sistêmica (SIRS). O estudo empregou uma metodologia mista. Para os desfechos clínicos, quantitativos, utilizou uma coorte retrospectiva e observacional para análise comparativa dos desfechos do período pré-Robô Laura com cada um dos 4 anos seguintes à sua implementação. Desfecho primário foi mortalidade hospitalar mensal por sepse e o desfecho secundário foi o número médio mensal de protocolos de sepse iniciados. Avaliação da equipe assistencial quanto o uso da ferramenta foi realizada através da aplicação de um questionário qualitativo. Para os desfechos clínicos, o estudo avaliou um período de 4 anos e 8 meses, abrangendo 6.910 protocolos de sepse. O questionário qualitativo foi aplicado a 54 profissionais (médicos, enfermeiros e técnicos de enfermagem). Os principais achados revelaram que, no primeiro ano após a implementação do Robô Laura®, houve uma redução estatisticamente significativa da mortalidade hospitalar por sepse, que foi de 31,44% para 21,64% (p = 0,0004). Essa melhora na mortalidade foi acompanhada um aumento estatisticamente significativo de 33% no número médio mensal de protocolos de sepse abertos (de 110 para 146 protocolos/mês, p < 0,0001), sugerindo um aprimoramento na identificação precoce de casos. Contudo, essa redução da mortalidade não foi sustentada, com as taxas retornando a patamares pré-implementação nos anos subsequentes (2º, 3º e 4º anos), sem significância estatística. Houve novo aumento, estatisticamente significativo, na média mensal do número de protocolos de sepse abertos no 4º ano. O aumento da complexidade dos pacientes internados durante a pandemia por COVID-19 (3º e 4º anos) foi um viés nas comparações desse período com os períodos anteriores. A avaliação qualitativa pela equipe assistencial demonstrou uma percepção globalmente positiva da ferramenta, que obteve notas elevadas para "utilidade no apoio às decisões clínicas" e "contribuição para os processos assistenciais". Entretanto, foram identificados pontos de fragilidade, com altas notas para o item sobrecarga gerado pelos alertas e notas menores para o item nível de atenção com os alertas e com 89% dos participantes relatando uma perda de atenção aos alertas ao longo do tempo, configurando o fenômeno da fadiga de alertas. Também foi apontado a necessidade de "ações de reforço e educação continuada", item que também obteve notas baixas na avaliação. Em conclusão, os resultados demonstram que a implementação de ferramentas de IA como o Robô Laura® pode efetivamente reduzir a mortalidade por sepse no curto prazo ao otimizar a identificação precoce. A sustentabilidade desses benefícios depende da assertividade dos chamados, a fim de se mitigar a fadiga de alertas, além da implementação de iniciativas de educação continuada e do feedback da equipe para aprimoramento adaptativo da ferramenta no ambiente clínico real.